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基于Adaboost算法的人体目标检测

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基于Adaboost算法的人体目标检测
论文目录
 
摘要第1-5 页
Abstract第5-8 页
1 绪论第8-12 页
  · 课题研究背景及意义第8 页
  · 人体目标检测的研究现状及进展第8-10 页
  · 人体目标检测结果评价标准第10-12 页
2 Adaboost人体目标检测算法第12-17 页
  · Adaboost算法介绍第12-13 页
  · Gentle Adaboost算法第13-14 页
  · Adaboost算法演示第14-17 页
3 基于Adaboost算法人体目标检测策略第17-22 页
  · Haar矩形特征第17-18 页
  · 积分图像第18-19 页
  · 多分类器级联结构第19-20 页
  · 级联分类器数据存储结构第20-22 页
4 Adaboost算法的训练和检测过程第22-33 页
  · 人体目标训练样本第22-23 页
  · 训练过程第23-25 页
  · Adaboost算法人体目标检测流程第25-27 页
  · 人体目标检测后处理过程第27-28 页
  · 人体目标检测结果分析第28-33 页
5 Adaboost算法在DM642上的移植第33-45 页
  · 基于DM642的人体目标检测系统第33-34 页
  · Adaboost算法移值第34-35 页
  · 系统软件架构第35-36 页
  · 系统软件设计第36-45 页
    · 主程序main()第37-38 页
    · 输入线程第38-39 页
    · 人体目标检测线程第39-43 页
    · 图像输出线程第43-45 页
6 程序的优化第45-49 页
  · 浮点数的优化第45 页
  · 库函数的使用第45-46 页
  · 软件流水的优化第46 页
  · Cache的优化第46 页
  · 检测效果及系统展示第46-49 页
7 总结及展望第49-50 页
参考文献第50-53 页
在学研究成果第53-54 页
致谢第54页

本篇论文共54页,点击这进入下载页面
 
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