| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| Abstrad | 第9页 |
| 第1章 绪论 | 第13-20页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 研究难点 | 第15-17页 |
| 1.4 论文主要工作 | 第17-19页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第19-20页 |
| 第2章 人体检测的假设产生过程 | 第20-30页 |
| 2.1 EMSO特征计算 | 第20-26页 |
| 2.1.1 Haar-Like特征 | 第20-22页 |
| 2.1.2 HOG特征 | 第22-24页 |
| 2.1.3 EMSO特征 | 第24-26页 |
| 2.2 Adaboost分类器 | 第26-28页 |
| 2.2.1 Gentle Adaboost学习算法 | 第26-27页 |
| 2.2.2 弱分类器的构造 | 第27页 |
| 2.2.3 强分类器的构造 | 第27-28页 |
| 2.2.4 级联分类器的构造 | 第28页 |
| 2.3 假设产生阶段的人体检测 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 人体检测的假设验证过程 | 第30-48页 |
| 3.1 Multi-Scale Globe HOG特征 | 第30-32页 |
| 3.2 WTA Hash编码 | 第32-37页 |
| 3.3 IKSVM | 第37-46页 |
| 3.3.1 经验风险最小化原则 | 第37-38页 |
| 3.3.2 VC维 | 第38-39页 |
| 3.3.3 结构风险最小化原则 | 第39-40页 |
| 3.3.4 SVM原理 | 第40-45页 |
| 3.3.5 IKSVM | 第45-46页 |
| 3.4 假设验证阶段的人体检测过程 | 第46-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 实验与分析 | 第48-61页 |
| 4.1 数据集 | 第48-50页 |
| 4.1.1 训练样本 | 第48-49页 |
| 4.1.2 测试样本 | 第49-50页 |
| 4.2 实验与结果 | 第50-60页 |
| 4.2.1 假设产生阶段的实验及结果 | 第51-55页 |
| 4.2.2 假设验证阶段的实验及结果 | 第55-58页 |
| 4.2.3 与其他方法的对比分析 | 第58-60页 |
| 4.3 本章小结 | 第60-61页 |
| 总结与展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 攻读学位期间的学术活动及成果清单 | 第68-69页 |