| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 行人检测的国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 行人检测面临的挑战与难点 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的主要工作和组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 行人检测算法概述 | 第15-24页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 基于机器视觉的行人检测框架 | 第15-16页 |
| 2.3 特征提取 | 第16-20页 |
| 2.3.1 HOG特征原理及计算方法 | 第16-17页 |
| 2.3.2 CSS特征原理及计算方法 | 第17-18页 |
| 2.3.3 LBP特征原理及计算方法 | 第18-20页 |
| 2.4 SVM分类器 | 第20-22页 |
| 2.5 行人检测算法评判标准 | 第22-24页 |
| 第三章 基于MLBP特征和CMLBP特征的行人检测 | 第24-37页 |
| 3.1 基于MLBP特征的行人检测 | 第24-27页 |
| 3.1.1 MLBP特征原理 | 第24-26页 |
| 3.1.2 MLBP特征提取方法 | 第26-27页 |
| 3.2 基于CMLBP特征的行人检测 | 第27-29页 |
| 3.2.1 CMLBP特征原理 | 第27-28页 |
| 3.2.2 CMLBP特征提取方法 | 第28-29页 |
| 3.3 实验结果分析 | 第29-36页 |
| 3.3.1 实验样本和环境 | 第29-30页 |
| 3.3.2 MLBP特征与其它特征比较 | 第30-31页 |
| 3.3.3 MLBP+HOG与其它特征的比较 | 第31-33页 |
| 3.3.4 CMLBP在不同颜色空间上的比较 | 第33-34页 |
| 3.3.5 CMLBP和 HOG结合的性能比较 | 第34页 |
| 3.3.6 CMLBP和 HOG+CSS结合的性能比较 | 第34-35页 |
| 3.3.7 检测结果 | 第35-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于HWEBING特征与HOG-MLBP特征结合的行人检测 | 第37-52页 |
| 4.1 基于HWEBING特征与HOG-MLBP特征结合的行人检测框架 | 第37-38页 |
| 4.2 BING特征 | 第38-40页 |
| 4.3 HWEBING特征 | 第40-43页 |
| 4.3.1 K-Means++算法优化 | 第41页 |
| 4.3.2 Hash和窗口增强方法 | 第41-43页 |
| 4.3.3 非极大值抑制方法 | 第43页 |
| 4.4 HOG-MLBP特征 | 第43-44页 |
| 4.5 实验结果分析 | 第44-50页 |
| 4.5.1 实验样本 | 第44-45页 |
| 4.5.2 BING特征与HWEBING特征对比结果 | 第45-46页 |
| 4.5.3 BING、HWEBING与 HOG、HOG+MLBP结合的实验结果 | 第46-49页 |
| 4.5.4 检测对比结果 | 第49-50页 |
| 4.6 本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 基于图像增强的行人检测 | 第52-68页 |
| 5.1 基于图像增强的行人检测方法 | 第52-53页 |
| 5.1.1 基于图像增强的行人检测方法原理 | 第52页 |
| 5.1.2 基于图像增强的行人检测方法步骤 | 第52-53页 |
| 5.2 图像增强方法 | 第53-56页 |
| 5.2.1 最近邻插值法 | 第53-54页 |
| 5.2.2 双线性插值法 | 第54-55页 |
| 5.2.3 立方插值法 | 第55-56页 |
| 5.3 基于图像增强的LBP特征提取 | 第56-58页 |
| 5.3.1 基于图像增强的基本模式LBP特征和ULBP特征提取 | 第56-57页 |
| 5.3.2 基于图像增强的CLBP特征提取 | 第57-58页 |
| 5.4 基于图像增强的LBP特征提取方法分析 | 第58-59页 |
| 5.5 实验结果分析 | 第59-66页 |
| 5.5.1 IE-LBP的三种图像增强方法对比 | 第59-60页 |
| 5.5.2 IE-LBP特征与其它LBP特征比较 | 第60-61页 |
| 5.5.3 IE-LBP+HOG与 ULBP+HOG的比较 | 第61-62页 |
| 5.5.4 IE-LBP+CSS与 ULBP+CSS比较 | 第62-63页 |
| 5.5.5 IE-LBP、ULBP、IE-LBP+HOG、ULBP+HOG与 SVM分类器和HIKSVM分类器结合的比较 | 第63-64页 |
| 5.5.6 IE-CLBP与 CLBP在不同颜色空间上的比较 | 第64-65页 |
| 5.5.7 IE-CLBP和 HOG、HOG+CSS结合的性能比较 | 第65-66页 |
| 5.6 本章小结 | 第66-68页 |
| 第六章 基于改进的多特征融合的KCF跟踪算法 | 第68-74页 |
| 6.1 行人跟踪算法介绍 | 第68-69页 |
| 6.2 基于改进的多特征融合的KCF跟踪算法 | 第69-71页 |
| 6.2.1 多特征融合的KCF跟踪算法介绍 | 第69-71页 |
| 6.2.2 多特征融合的KCF算法跟踪流程 | 第71页 |
| 6.3 实验结果分析 | 第71-73页 |
| 6.4 本章小结 | 第73-74页 |
| 第七章 总结与展望 | 第74-76页 |
| 7.1 工作总结 | 第74页 |
| 7.2 工作展望 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-82页 |
| 附录 | 第82-83页 |
| 图版 | 第83-84页 |
| 表版 | 第84-85页 |
