基于特征点的人群人数统计
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.1.1 课题研究背景 | 第7-8页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第8页 |
| 1.2 人群人数统计研究现状 | 第8-11页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 课题国内研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.3 发展状态 | 第11页 |
| 1.3 课题的研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 章节安排 | 第12-13页 |
| 2 人群运动特征点及特征向量的提取 | 第13-27页 |
| 2.1 方法概述 | 第13-14页 |
| 2.2 图像预处理 | 第14-15页 |
| 2.2.1 图像灰度化 | 第14页 |
| 2.2.2 图像平滑、复原和增强 | 第14-15页 |
| 2.2.3 形态学处理 | 第15页 |
| 2.3 人群运动特征点的提取 | 第15-20页 |
| 2.3.1 常用特征点提取方法介绍 | 第15-18页 |
| 2.3.2 基于Fast人群特征点提取 | 第18-19页 |
| 2.3.3 基于特征点匹配的运动特征点提取 | 第19-20页 |
| 2.4 表征人群人数的特征向量提取 | 第20-23页 |
| 2.4.1 运动统一度 | 第20-22页 |
| 2.4.2 流量计算 | 第22-23页 |
| 2.4.3 特征向量的形成 | 第23页 |
| 2.5 透视矫正 | 第23-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 基于支持向量回归的人数统计模型 | 第27-35页 |
| 3.1 支持向量回归理论介绍 | 第27-33页 |
| 3.1.1 支持向量机的原理 | 第27-30页 |
| 3.1.2 支持向量回归原理 | 第30-31页 |
| 3.1.3 核函数的确定 | 第31-33页 |
| 3.2 支撑向量回归模型的建立 | 第33-34页 |
| 3.2.1 支撑向量回归软件的选择 | 第33-34页 |
| 3.2.2 模型参数的训练 | 第34页 |
| 3.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 系统软件开发及实验分析 | 第35-47页 |
| 4.1 系统开发平台介绍 | 第35-36页 |
| 4.2 系统功能及实现 | 第36-39页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第39-46页 |
| 4.3.1 实验数据 | 第39-43页 |
| 4.3.2 评价标准 | 第43-45页 |
| 4.3.3 实验结果及分析 | 第45-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 5 总结 | 第47-49页 |
| 5.1 总结 | 第47-48页 |
| 5.2 下一步工作 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
