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融合深度信息的行人检测算法研究

中文摘要第3-4页
abstract第4-5页
第一章 绪论第9-17页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
        1.2.1 基于模板匹配的行人检测研究现状第11页
        1.2.2 基于统计学习的行人检测研究现状第11-13页
        1.2.3 基于部件检测的行人检测研究现状第13页
    1.3 现有方法存在的问题第13-14页
    1.4 论文结构安排第14-17页
        1.4.1 论文主要研究内容第14页
        1.4.2 论文章节安排第14-17页
第二章 行人检测基础理论第17-29页
    2.1 引言第17页
    2.2 算法的难点问题第17-19页
    2.3 性能评价第19-21页
        2.3.1 数据库第19页
        2.3.2 评价指标第19-21页
    2.4 深度信息第21-22页
        2.4.1 Kinect相机第21-22页
        2.4.2 深度图像的特点第22页
    2.5 图像融合第22-25页
        2.5.1 像素级融合第22-24页
        2.5.2 特征级融合第24页
        2.5.3 决策级融合第24-25页
    2.6 梯度方向直方图第25-26页
    2.7 SVM第26-29页
第三章 融合RGB-D图像HOG特征的行人检测第29-43页
    3.1 引言第29-30页
    3.2 小波变换基础第30-34页
        3.2.1 连续小波变换第30页
        3.2.2 离散小波变换第30-31页
        3.2.3 Mallat算法第31页
        3.2.4 小波变换融合规则第31-34页
    3.3 融合RGB-D图像HOG特征的行人检测第34-37页
        3.3.1 算法综述第34-35页
        3.3.2 图像融合第35页
        3.3.3 训练分类器第35-36页
        3.3.4 测试第36-37页
    3.4 实验结果第37-42页
        3.4.1 客观评价第37-40页
        3.4.2 主观评价第40-42页
    3.5 本章小结第42-43页
第四章 融合彩色图像边缘和深度方向直方图的行人检测第43-55页
    4.1 引言第43-44页
    4.2 剪切波变换第44-46页
        4.2.1 剪切波的定义第44-45页
        4.2.2 离散剪切波变换第45-46页
    4.3 边缘特征第46-47页
    4.4 深度方向直方图第47页
    4.5 融合彩色图像边缘和深度方向直方图的行人检测第47-49页
        4.5.1 算法综述第47-48页
        4.5.2 训练分类器第48-49页
        4.5.3 测试第49页
    4.6 实验结果第49-54页
        4.6.1 客观评价第50-51页
        4.6.2 主观评价第51-54页
    4.7 本章小结第54-55页
第五章 总结与展望第55-57页
    5.1 工作总结第55页
    5.2 工作展望第55-57页
参考文献第57-63页
致谢第63-65页
攻读硕士学位期间发表论文及研究第65页

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