基于积分通道的多尺度行人检测与跟踪方法研究

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基于积分通道的多尺度行人检测与跟踪方法研究

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基于积分通道的多尺度行人检测与跟踪方法研究

论文目录
摘要	第1-7页
abstract	第7-11页
第1章绪论	第11-21页
1.1 课题研究背景及意义	第11-12页
1.2 本文研究问题的国内外现状	第12-16页
1.2.1 行人检测研究现状	第12-14页
1.2.2 行人跟踪研究现状	第14-16页
1.3 本文的主要内容和结构安排	第16-21页
1.3.1 科研项目资助情况	第16页
1.3.2 主要研究内容和技术路线	第16-18页
1.3.3 本文的结构安排	第18-21页
第2章行人特征描述	第21-29页
2.1 颜色特征	第21-23页
2.1.1 RGB颜色空间模型	第21-22页
2.1.2 LUV颜色空间模型	第22-23页
2.2 梯度特征	第23-26页
2.2.1 梯度幅值	第24页
2.2.2 HOG特征	第24-26页
2.3 积分通道特征	第26-27页
2.3.1 积分图算法	第26页
2.3.2 计算积分通道特征	第26-27页
2.4 本章小结	第27-29页
第3章行人检测方法研究	第29-43页
3.1 图像金字塔	第29-33页
3.1.1 图像金字塔模型	第29-30页
3.1.2 快速特征金字塔	第30-32页
3.1.3 行人特征提取	第32-33页
3.2 分类器设计	第33-40页
3.2.1 SVM分类器	第34-37页
3.2.2 HOG+SVM行人检测	第37页
3.2.3 Adaboost分类器	第37-39页
3.2.4 ACF行人检测	第39-40页
3.3 窗口重叠现象的消除	第40-42页
3.4 本章小结	第42-43页
第4章行人跟踪算法研究及实验	第43-55页
4.1 跟踪算法	第43-49页
4.1.1 Mean Shift	第43-44页
4.1.2 Cam Shift	第44-45页
4.1.3 粒子滤波算法	第45-48页
4.1.4 Kalman滤波跟踪算法	第48-49页
4.2 行人跟踪实验结果与分析	第49-53页
4.2.1 软件界面设计	第49-50页
4.2.2 行人漏检情况	第50-51页
4.2.3 行人误检情况	第51页
4.2.4 多工况下行人检测及跟踪结果	第51-53页
4.2.5 行人检测及跟踪方法的统计实验	第53页
4.3 本章小结	第53-55页
第5章总结	第55-57页
5.1 全文研究工作总结	第55-56页
5.2 下一步科研计划安排	第56-57页
参考文献	第57-63页
作者简介及科研成果	第63-65页
致谢	第65页

本篇论文共65页，点击这进入下载页面。

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