基于视觉显著性和积分通道特征的室内行人检测技术研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文组织结构及主要工作 | 第12-14页 |
| 第二章 相关概念与技术 | 第14-25页 |
| 2.1 相关概念 | 第14-17页 |
| 2.1.1 公共行人数据库 | 第14-15页 |
| 2.1.2 机器学习与分类器 | 第15-17页 |
| 2.1.3 尺度空间理论 | 第17页 |
| 2.2 显著性目标检测 | 第17-22页 |
| 2.2.1 视觉显著性 | 第17-19页 |
| 2.2.2 目标检测 | 第19-20页 |
| 2.2.3 基于视觉显著性的通用目标检测 | 第20页 |
| 2.2.4 通用目标检测算法设计的基本步骤 | 第20-22页 |
| 2.3 行人检测 | 第22-25页 |
| 2.3.1 经典行人检测方法 | 第22-24页 |
| 2.3.2 目前行人检测存在的主要问题 | 第24-25页 |
| 第三章 目标检测相关算法分析 | 第25-35页 |
| 3.1 通用目标检测算法BING | 第25-28页 |
| 3.2 BING算法应用于行人检测 | 第28-30页 |
| 3.3 积分通道特征算法 | 第30-34页 |
| 3.3.1 方向梯度直方图特征 | 第30-31页 |
| 3.3.2 积分图 | 第31-32页 |
| 1 积分图概念介绍 | 第31-32页 |
| 2 积分通道特征介绍 | 第32页 |
| 3.3.3 特征提取 | 第32-33页 |
| 3.3.4 分类器训练 | 第33页 |
| 3.3.5 速度优化 | 第33-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 室内行人检测算法应用与分析 | 第35-53页 |
| 4.1 积分通道特征算法在行人检测中的应用 | 第35-38页 |
| 4.1.1 关键技术 | 第35-36页 |
| 4.1.2 算法描述 | 第36-37页 |
| 4.1.3 性能分析 | 第37-38页 |
| 4.2 基于视觉显著性的室内行人检测算法设计 | 第38-42页 |
| 4.2.1 快速目标定位方案 | 第38-39页 |
| 4.2.2 负样本选取策略 | 第39-41页 |
| 4.2.3 算法设计流程 | 第41-42页 |
| 4.3 基于视觉显著性的室内行人检测实例与分析 | 第42-52页 |
| 4.3.1 样本库说明 | 第42-44页 |
| 4.3.2 实验说明 | 第44-45页 |
| 4.3.3 性能分析 | 第45-52页 |
| 1 实验测试效果图分析 | 第45-48页 |
| 2 实验统计数值分析 | 第48-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 总结及展望 | 第53-55页 |
| 5.1 论文主要工作总结 | 第53-54页 |
| 5.2 未来研究工作的展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 攻读硕士学位期间完成的科研成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
