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基于加权可变形部件模型的行人检测算法
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基于加权可变形部件模型的行人检测算法
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
第一章 绪论第8-13页
　　1.1 研究背景及意义第8-10页
　　1.2 国内外研究现状第10-11页
　　1.3 论文结构第11-13页
第二章 图像特征提取第13-22页
　　2.1 Harr特征第13-15页
　　2.2 LBP特征第15-16页
　　2.3 HOG特征第16-21页
　　2.4 本章小结第21-22页
第三章 SVM分类器第22-32页
　　3.1 SVM的背景介绍第22-23页
　　3.2 SVM基本原理第23-25页
　　3.3 线性可分SVM模型第25-27页
　　　　3.3.1 Lagrange对偶性第25-26页
　　　　3.3.2 序列最小优化算法第26-27页
　　3.4 线性不可分SVM模型第27-31页
　　　　3.4.1 核函数第27-29页
　　　　3.4.2 松弛变量第29-31页
　　3.5 本章小结第31-32页
第四章 基于DPM模型的检测策略第32-47页
　　4.1 行人检测模型第32-37页
　　　　4.1.1 DPM模型第32-34页
　　　　4.1.2 模型匹配第34-36页
　　　　4.1.3 混合模型第36-37页
　　4.2 Latent SVM分类器第37-42页
　　　　4.2.1 半凸优化目标函数第37-38页
　　　　4.2.2 最优化方法第38-39页
　　　　4.2.3 随机梯度下降法第39-40页
　　　　4.2.4 难负例挖掘算法第40-42页
　　4.3 Latent SVM训练行人模型的流程第42-45页
　　　　4.3.1 模型参数训练第42-44页
　　　　4.3.2 模型的初始化第44-45页
　　4.4 后处理第45-46页
　　　　4.4.1 预测窗口第45页
　　　　4.4.2 非极大值抑制第45-46页
　　4.5 本章小结第46-47页
第五章 权重可变的DPM模型的行人检测策略第47-61页
　　5.1 权重可变的DPM模型第47-50页
　　5.2 遮挡情况下行人检测策略第50-55页
　　　　5.2.1 滑动窗口中遮挡的位置判断第50-54页
　　　　5.2.2 遮挡情况下DPM模型的权重变化策略第54-55页
　　5.3 行人检测常用数据库第55-56页
　　5.4 实验结果和分析第56-60页
　　5.5 本章小结第60-61页
第六章 总结与展望第61-63页
　　6.1 总结第61-62页
　　6.2 展望第62-63页
参考文献第63-67页
发表论文和参加科研情况说明第67-68页
致谢第68-69页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。
 
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