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基于HOG和粒子滤波器的行人目标检测与跟踪
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基于HOG和粒子滤波器的行人目标检测与跟踪
论文目录
摘要
第1-5 页
Abstract
第5-8 页
1 绪论
第8-15 页
· 引言
第8 页
· 人体检测技术的发展历程
第8-11 页
· 人体跟踪技术的发展历程
第11-13 页
· 本课题研究工作及结构
第13-15 页
2 图像特征提取和SVM基础知识
第15-23 页
· HOG特征提取
第15-16 页
· 梯度直方图
第15-16 页
· 颜色特征提取
第16-19 页
· 颜色的描述
第16 页
· 颜色的模型
第16-18 页
· RGB颜色模型
第16-17 页
· HIS颜色模型
第17 页
· RGB到HIS的彩色转换
第17-18 页
· 颜色特征
第18-19 页
· 颜色直方图
第18-19 页
· 颜色集
第19 页
· 颜色矩
第19 页
· SVM支持向量机原理
第19-23 页
· 传统SVM分类器
第20-21 页
· 线性不可分SVM分类器
第21-23 页
3 粒子滤波算法理论
第23-33 页
· 贝叶斯滤波方法
第23-25 页
· 卡尔曼滤波
第25-27 页
· 卡尔曼滤波估计的过程描述
第25-27 页
· 卡尔曼滤波器算法
第27 页
· 蒙特卡洛采样
第27-28 页
· 粒子滤波原理
第28-33 页
· 贝叶斯重要性采样
第28-29 页
· 序列重要性采样
第29-30 页
· 粒子集的重采样
第30-31 页
· 粒子滤波算法流程
第31-33 页
4 基于HOG&SVM的人体检测
第33-41 页
· 基于HOG&SVM的人体检测算法
第33-36 页
· 伽马校正/颜色空间的规范化
第33 页
· 计算梯度
第33-34 页
· 单元(Cell)梯度幅值的统计
第34-35 页
· 块(Block)归一化
第35-36 页
· HOG特征向量集
第36 页
· SVM训练分类
第36-38 页
· 样本特征集获取
第36-37 页
· 训练流程
第37-38 页
· 检测结果和分析
第38-41 页
· 开发平台简介
第38-39 页
· HOG&SVM算法检测结果
第39-40 页
· HOG&SVM算法实验结果分析
第40-41 页
5 基于颜色直方图的粒子滤波人体跟踪
第41-48 页
· 基于颜色直方图的粒子滤波跟踪算法
第41-45 页
· 系统运动传播模型
第41-42 页
· 系统似然观测模型
第42-44 页
· 粒子重采样
第44 页
· 目标模板更新
第44-45 页
· 跟踪结果和分析
第45-48 页
· 跟踪结果
第45-47 页
· 结果分析
第47-48 页
总结和展望
第48-49 页
参考文献
第49-53 页
附录A 检测算法部分源代码(主要函数)
第53-57 页
附录B 跟踪算法部分源代码(主要函数)
第57-61 页
在学研究成果
第61-62 页
致谢
第62页
本篇论文共
62
页,
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