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复杂环境下的行人检测
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复杂环境下的行人检测
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-17页
　　1.1 选题背景及意义第10-11页
　　1.2 行人检测的研究现状第11-14页
　　1.3 本文主要研究的内容及实现方法第14-15页
　　　　1.3.1 本文主要应用的场景及研究的对象第14-15页
　　　　1.3.2 本文解决思路第15页
　　　　1.3.3 解决复杂环境下的行人检测的意义第15页
　　1.4 本章小结第15-17页
第二章 复杂环境的相关概念及行人检测基本方法第17-31页
　　2.1 复杂环境的类型第17-19页
　　　　2.1.1 受光照影响较大的复杂环境第17页
　　　　2.1.2 背景多样性的复杂环境第17-18页
　　　　2.1.3 前景遮挡的复杂环境第18-19页
　　2.2 复杂环境对行人检测的影响第19页
　　2.3 生产车间特定岗位的行人检测环境第19-20页
　　2.4 行人检测的基本方法第20-30页
　　　　2.4.1 基于形状模板匹配的行人检测方法第20-21页
　　　　2.4.2 基于HOG+SVM行人检测的方法第21-22页
　　　　2.4.3 基于ACF+ADABOOST行人检测方法第22-26页
　　　　2.4.4 基于多特征融合的行人检测方法第26-27页
　　　　2.4.5 基于可变部件模型(DPM)的行人检测方法第27-30页
　　2.5 本章小结第30-31页
第三章 基于HOG特征与LUV颜色特征融合第31-43页
　　3.1 HOG特征提取第31-33页
　　3.2 颜色空间转换第33-36页
　　　　3.2.1 RGB色彩空间到LUV色彩空间转换第34-35页
　　　　3.2.2 RGB色彩空间到HSV色彩空间转换第35-36页
　　3.3 LUV颜色特征提取第36-38页
　　3.4 基于HOG特征与LUV颜色特征的融合第38-42页
　　　　3.4.1 HOG特征与LUV特征融合第38-39页
　　　　3.4.2 归一化处理第39页
　　　　3.4.3 PCA解析与特征降维第39-42页
　　3.5 本章小结第42-43页
第四章 基于特征融合的DPM行人检测方法第43-61页
　　4.1 样本集设计第43-47页
　　　　4.1.1 常用行人检测数据集第43-44页
　　　　4.1.2 样本采集与标记第44-46页
　　　　4.1.3 训练样本预处理第46-47页
　　4.2 可变部件模型基本原理第47-50页
　　4.3 分类器设计第50-56页
　　　　4.3.1 SVM分类器设计第50-53页
　　　　4.3.2 基于隐藏变量SVM分类器设计第53-55页
　　　　4.3.3 模型参数估计第55-56页
　　4.4 模型训练及匹配过程第56-60页
　　　　4.4.1 模型训练过程第56-58页
　　　　4.4.2 模型匹配过程第58-60页
　　4.5 本章小结第60-61页
第五章 实验测试与分析第61-71页
　　5.1 基于特定复杂环境下行人检测实验结果第61-66页
　　　　5.1.1 基于HOG+SVM行人检测结果第61-62页
　　　　5.1.2 基于ACF+ADABOOST行人检测结果第62-63页
　　　　5.1.3 基于传统DPM行人检测结果第63-65页
　　　　5.1.4 本文的实验结果第65-66页
　　5.2 本文实验分析第66-69页
　　　　5.2.1 本文检测精确性分析第66-67页
　　　　5.2.2 本文检测实时性分析第67页
　　　　5.2.3 本文检测实例第67-69页
　　5.3 本文检测方法的分析第69-70页
　　5.4 本章小结第70-71页
第六章 总结与展望第71-74页
　　6.1 本文总结第71-72页
　　6.2 复杂环境下的行人检测未来展望第72-74页
致谢第74-75页
参考文献第75-79页
攻读硕士期间取得的成果第79-80页

本篇论文共80页，点击这进入下载页面。
 
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