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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

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