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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

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