基于人体头肩特征的行人检测方法研究与应用

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基于人体头肩特征的行人检测方法研究与应用

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基于人体头肩特征的行人检测方法研究与应用

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-7页
1 绪论	第7-11页
· 研究背景与意义	第7页
· 国内外研究现状	第7-9页
· 存在的问题	第9页
· 论文主要工作及组织结构	第9-11页
2 行人检测理论与解决方案	第11-27页
· 特征提取方法	第12-15页
· Haar特征	第12页
· 频谱特征	第12-13页
· HOG特征	第13-15页
· 分类器模型	第15-23页
· AdBoost分类器	第15页
· 神经网络模型	第15-20页
· SVM分类器	第20-23页
· 算法评价指标	第23-24页
· 整体解决方案简介	第24-26页
· 本章小结	第26-27页
3 行人检测预处理	第27-32页
· 混合高斯目标提取技术	第27-29页
· 改进的帧差法提取目标	第29-30页
· 算法比较与分析	第30-31页
· 本章小结	第31-32页
4 行人检测方法	第32-62页
· 基于头肩轮廓特性的检测方法及其改进	第33-48页
· 原理介绍	第33-34页
· 提高轮廓完整性	第34-37页
· 提取并验证傅里叶描述子	第37-39页
· 特征降维	第39-40页
· BP神经网络优化与训练过程	第40-46页
· 检测结果分析与比较	第46-48页
· 基于改进的SD-HOG特征的行人检测	第48-54页
· 提取SD-HOG特征	第48-52页
· 训练SVM分类器	第52-53页
· 检测结果分析与比较	第53-54页
· 基于二级结构的行人检测	第54-59页
· 检测原理	第54-55页
· 目标占空比	第55-56页
· 检测结果分析与比较	第56-59页
· 行人计数系统中的应用	第59-61页
· 本章小结	第61-62页
5 总结和展望	第62-64页
· 本文工作总结	第62-63页
· 进一步研究与展望	第63-64页
致谢	第64-65页
参考文献	第65-69页
附录	第69页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。

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