| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 研究难点与问题 | 第12-13页 |
| 1.4 论文研究内容 | 第13-14页 |
| 1.5 论文结构安排 | 第14-15页 |
| 第2章 相关基础知识 | 第15-22页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 图像特征描述 | 第15-18页 |
| 2.2.1 HOG特征 | 第15-17页 |
| 2.2.2 特征金字塔 | 第17-18页 |
| 2.3 支持向量机 | 第18-19页 |
| 2.4 实验数据集 | 第19-21页 |
| 2.4.1 PASCAL VOC数据集 | 第19-20页 |
| 2.4.2 PETS数据集 | 第20-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 基于加权部件模型的行人检测 | 第22-33页 |
| 3.1 引言 | 第22页 |
| 3.2 可变形部件模型 | 第22-27页 |
| 3.2.1 人体模型 | 第22-23页 |
| 3.2.2 人体的混合模型 | 第23-24页 |
| 3.2.3 假设得分计算 | 第24页 |
| 3.2.4 模板匹配 | 第24-26页 |
| 3.2.5 模型训练 | 第26-27页 |
| 3.3 加权部件模型 | 第27-32页 |
| 3.3.1 方法总体思想 | 第27-28页 |
| 3.3.2 加权部件模型介绍 | 第28-29页 |
| 3.3.3 随机梯度下降法 | 第29-30页 |
| 3.3.4 数据挖掘困难样本 | 第30-31页 |
| 3.3.5 训练过程 | 第31-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 基于选择性分割的检测算法研究 | 第33-45页 |
| 4.1 引言 | 第33页 |
| 4.2 方法总体思想 | 第33-34页 |
| 4.3 选择性搜索分割 | 第34-38页 |
| 4.3.1 有层次选择性搜索 | 第35-36页 |
| 4.3.2 多样性策略 | 第36-38页 |
| 4.4 级联检测 | 第38-39页 |
| 4.5 算法检测过程 | 第39-44页 |
| 4.5.1 图片预处理 | 第39-41页 |
| 4.5.2 行人检测 | 第41-42页 |
| 4.5.3 去除重复框 | 第42-44页 |
| 4.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 实验及分析 | 第45-52页 |
| 5.1 实验环境 | 第45页 |
| 5.2 评判标准 | 第45-46页 |
| 5.3 基于加权部件模型的检测方法实验及分析 | 第46-48页 |
| 5.3.1 实验方案 | 第46页 |
| 5.3.2 实验验证与分析 | 第46-48页 |
| 5.4 基于选择性搜索分割的级联检测方法实验及分析 | 第48-51页 |
| 5.4.1 实验方案 | 第48页 |
| 5.4.2 实验验证与分析 | 第48-51页 |
| 5.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 作者简介 | 第59页 |