基于Codebook背景建模的人员检测算法研究

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基于Codebook背景建模的人员检测算法研究

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基于Codebook背景建模的人员检测算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-11页
第一章绪论	第11-16页
1.1 课题背景及研究意义	第11-12页
1.2 国内外研究现状	第12-14页
1.3 课题的研究内容	第14页
1.4 本论文的结构安排	第14-16页
第二章行人检测基础知识	第16-31页
2.1 图像处理基本知识	第16-20页
2.1.1 颜色空间	第16-18页
2.1.2 形态学处理	第18-20页
2.2 视频目标检测	第20-25页
2.2.1 运动目标检测算法	第20-25页
2.3 视频目标识别	第25-30页
2.3.1 HOG特征描述子	第25-28页
2.3.2 SVM分类器理论	第28-30页
2.4 本章小结	第30-31页
第三章自适应Codebook背景建模算法	第31-48页
3.1 变电站行人检测	第31-33页
3.1.1 变电站场景分析	第31页
3.1.2 行人检测算法选取	第31-33页
3.2 Codebook背景模型初始化	第33-35页
3.2.1 Codebook背景模型介绍	第33-34页
3.2.2 颜色空间选取	第34-35页
3.3 冗余码字滤除	第35-39页
3.3.1 冗余码字的产生	第35-37页
3.3.2 冗余码字的影响	第37页
3.3.3 冗余码字的滤除方法	第37-39页
3.3.4 检测效果对比	第39页
3.4 背景模型更新	第39-47页
3.4.1 主要解决问题	第40-41页
3.4.2 更新方法遵循准则	第41-42页
3.4.3 背景模型更新方法	第42-47页
3.5 本章小结	第47-48页
第四章 Codebook背景模型下的行人检测	第48-64页
4.1 样本的选取	第48-50页
4.2 特征的计算	第50-55页
4.2.1 样本的预处理	第50-53页
4.2.2 构造行人检测器	第53-54页
4.2.3 获取特征	第54-55页
4.3 行人检测	第55-59页
4.3.1 训练行人分类器	第56-58页
4.3.2 构造行人检测器	第58-59页
4.4 算法的融合	第59-63页
4.4.1 融合行人检测后的背景更新	第59-61页
4.4.2 Codebook模型下行人检测	第61-63页
4.5 本章小结	第63-64页
第五章基于Codebook背景建模的行人检测算法验证	第64-72页
5.1 测试平台介绍	第64-65页
5.1.1 硬件平台	第64页
5.1.2 软件平台	第64-65页
5.2 Codebook背景模型检测效果测试	第65-68页
5.2.1 局部光照突变下的适应能力验证	第65-67页
5.2.2 对伪前景选择吸收能力验证	第67-68页
5.3 行人检测效果与性能分析	第68-70页
5.3.1 行人检测效果	第68-69页
5.3.2 行人检测性能分析	第69-70页
5.4 变电站场景下的行人检测系统应用	第70-71页
5.4.1 行人检测系统框架	第70-71页
5.4.2 变电站入侵检测系统	第71页
5.5 本章小结	第71-72页
第六章总结与展望	第72-74页
6.1 全文工作总结	第72-73页
6.2 工作展望	第73-74页
致谢	第74-75页
参考文献	第75-78页
攻读硕士期间研究成果	第78-79页

本篇论文共79页，点击这进入下载页面。

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