基于统计变换直方图的快速人体检测算法
| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·人体识别技术研究现状 | 第8-11页 |
| ·基于整体的人体检测方法 | 第9-10页 |
| ·基于部件的人体检测方法 | 第10-11页 |
| ·人体检测的难点 | 第11-12页 |
| ·研究内容及结构安排 | 第12-13页 |
| 2 视频帧图像预处理 | 第13-23页 |
| ·视频帧图像提取 | 第13-14页 |
| ·运动区域分割 | 第14-17页 |
| ·帧间差法 | 第14-15页 |
| ·基于 MHI 帧差更新的运动目标检测算法原理 | 第15-16页 |
| ·获得待检测区域 | 第16-17页 |
| ·图像增强 | 第17-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 3 人体特征向量的提取 | 第23-34页 |
| ·常用人体特征向量 | 第23-25页 |
| ·梯度方向直方图 | 第23-24页 |
| ·局部二值模式 | 第24-25页 |
| ·统计变换直方图 | 第25-31页 |
| ·轮廓编码 | 第25-26页 |
| ·统计变换算法 | 第26-28页 |
| ·统计变换直方图算法 | 第28-31页 |
| ·与 HOG 和 LBP 算法比较 | 第31-32页 |
| ·特征向量的提取步骤 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 4 支持向量机及快速算法 | 第34-43页 |
| ·支持向量机原理 | 第34-38页 |
| ·特征空间与核函数 | 第38-39页 |
| ·训练流程 | 第39页 |
| ·训练得到的部分参数 | 第39-40页 |
| ·快速算法的推导 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 5 实验及结果分析 | 第43-53页 |
| ·训练库与测试库 | 第43页 |
| ·多尺度滑窗技术 | 第43-47页 |
| ·滑窗 | 第44页 |
| ·多尺度检测技术 | 第44-45页 |
| ·多尺度滑窗检测算法流程 | 第45-47页 |
| ·检测窗口融合 | 第47-48页 |
| ·实验结果 | 第48-52页 |
| ·实验环境 | 第48页 |
| ·实验部分结果 | 第48-50页 |
| ·实验数据 | 第50页 |
| ·实验分析 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 6 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·总结 | 第53-54页 |
| ·展望 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
