| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-18页 |
| ·课题背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-12页 |
| ·人体检测跟踪概述 | 第12-13页 |
| ·运动检测 | 第12页 |
| ·目标分类 | 第12-13页 |
| ·人体跟踪 | 第13页 |
| ·红外人体检测与跟踪概述 | 第13-14页 |
| ·课题研究的难点 | 第14-15页 |
| ·本文的研究内容 | 第15-16页 |
| ·本文的组织结构 | 第16-18页 |
| 2 红外图像序列中基于亮度-距离直方图的运动人体检测 | 第18-33页 |
| ·引言 | 第18-19页 |
| ·基于MAP-MRF 模型的人体ROI 检测 | 第19-25页 |
| ·条件概率模型 | 第19-21页 |
| ·先验概率模型 | 第21页 |
| ·MAP-MRF 分割框架 | 第21-25页 |
| ·人体区域分类检测 | 第25-28页 |
| ·人体亮度-距离直方图特征提取 | 第25-27页 |
| ·支持向量机 | 第27-28页 |
| ·运动人体检测步骤 | 第28-29页 |
| ·实验与分析 | 第29-32页 |
| ·SVM 分类器参数与直方图级数选择 | 第29页 |
| ·不同测试集的人体检测实验 | 第29-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 3 红外图像中基于 PHOG 特征的分步骤静态人体检测 | 第33-45页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·基于亮度阈值的人体ROI 检测 | 第33-36页 |
| ·基于亮度阈值的一级分割 | 第34-35页 |
| ·基于亮度阈值的二级分割 | 第35页 |
| ·粘连人体的分割 | 第35-36页 |
| ·基于PHOG 特征的分步骤人体检测 | 第36-40页 |
| ·基于形状的一级分类 | 第37页 |
| ·基于PHOG 的二级分类 | 第37-40页 |
| ·静态人体检测步骤 | 第40-41页 |
| ·实验与分析 | 第41-43页 |
| ·SVM 分类器参数与PHOG 构建参数选择 | 第41-42页 |
| ·不同测试集的人体检测实验 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 4 W-PHOG 特征构建及在红外人体跟踪中的应用 | 第45-55页 |
| ·引言 | 第45-46页 |
| ·W-PHOG 特征构建 | 第46-48页 |
| ·融合粒子滤波框架的红外人体跟踪 | 第48-51页 |
| ·粒子滤波原理 | 第49-50页 |
| ·人体特征模型与粒子滤波的融合 | 第50-51页 |
| ·实验结果与分析 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 5 总结与展望 | 第55-58页 |
| ·工作总结 | 第55-57页 |
| ·工作展望 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 附录 | 第65页 |
| A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第65页 |
| B. 作者在攻读学位期间参与的科研项目目录 | 第65页 |
