基于ADABOOST算法的人体检测系统

提要	第1-7页
第1章 绪论	第7-12页
·运动人体检测研究背景及研究意义	第7-8页
·运动人体检测国内外研究现状	第8-9页
·人体检测系统概述	第9-10页
·本论文研究内容和章节安排	第10-12页
第2章 常用运动目标检测算法研究	第12-23页
·引言	第12-13页
·运动目标检测算法分类	第13-14页
·帧间差分法及其改进	第14-22页
·帧间差分法的基本原理	第14-15页
·帧间差分的二值化实现	第15页
·帧间差分法的改进算法	第15-19页
·运动物体轮廓的连接填充	第19-20页
·连通域提取	第20-22页
·本章小节	第22-23页
第3章 特征选择	第23-28页
·特征选择方法概述	第23-24页
·特征选择方法	第24-28页
·穷尽搜索法	第24页
·分枝定界法	第24-26页
·顺序搜索法	第26页
·动态顺序搜索法	第26页
·遗传搜索算法	第26-28页
第4章 基于Adaboost算法的目标分类	第28-44页
·引言	第28-29页
·人体检测算法研究	第29-30页
·Adaboost算法概述	第30-36页
·积分图像	第31-34页
·haar特征及特征值计算	第34-36页
·Adaboost分类器的训练	第36-41页
·样本图像的统一	第37页
·弱分类器的训练	第37-40页
·Adaboost级联分类器的构造	第40-41页
·基于Adaboost算法的人体检测实现及优化	第41-44页
·人体检测过程实现	第41-42页
·人体检测过程优化	第42-44页
第5章 人体检测系统实现	第44-49页
·系统基本要求	第44页
·系统结构设计	第44-46页
·人体检测结果	第46-49页
第6章 总结与展望	第49-51页
参考文献	第51-55页
致谢	第55-56页
摘要	第56-59页
Abstract	第59-61页