监控环境下的行人属性检测方法研究
| 中文摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第8-10页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文研究内容及组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 基于底层特征的行人属性检测 | 第14-34页 |
| 2.1 引言 | 第14-15页 |
| 2.2 底层特征 | 第15-23页 |
| 2.2.1 颜色特征 | 第15-18页 |
| 2.2.2 纹理特征 | 第18-23页 |
| 2.3 特征表示 | 第23-24页 |
| 2.4 属性分类 | 第24-27页 |
| 2.5 实验及分析 | 第27-32页 |
| 2.5.1 实验数据集 | 第27-28页 |
| 2.5.2 实验方案 | 第28-30页 |
| 2.5.3 实验结果及分析 | 第30-32页 |
| 2.6 本章小结 | 第32-34页 |
| 第三章 基于词典学习的行人属性检测方法 | 第34-45页 |
| 3.1 引言 | 第34-35页 |
| 3.2 密集尺度不变特征详解 | 第35-38页 |
| 3.3 词袋学习 | 第38-42页 |
| 3.3.1 K均值聚类算法 | 第39-40页 |
| 3.3.2 高斯混合模型聚类算法 | 第40-42页 |
| 3.4 实验及分析 | 第42-44页 |
| 3.4.1 实验方案 | 第42页 |
| 3.4.2 实验结果及分析 | 第42-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于隐条件随机场的行人属性检测方法研究 | 第45-50页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 方法概述 | 第45-46页 |
| 4.3 图像分割 | 第46-47页 |
| 4.4 区域特征提取 | 第47页 |
| 4.5 条件随机场模型学习 | 第47-48页 |
| 4.6 实验及分析 | 第48-49页 |
| 4.6.1 实验方案 | 第48页 |
| 4.6.2 实验结果及分析 | 第48-49页 |
| 4.7 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 总结与展望 | 第50-51页 |
| 5.1 全文工作总结 | 第50页 |
| 5.2 展望未来 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
