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静态图像下多特征融合的行人检测方法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第10-17页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 研究现状第11-13页
    1.3 研究面临的挑战第13-15页
    1.4 论文组织结构第15-17页
第二章 机器学习的方法概述第17-32页
    2.1 机器学习方法的框架介绍第17-18页
    2.2 行人特征简述第18-26页
        2.2.1 纹理特征第18-21页
        2.2.2 颜色特征第21-22页
        2.2.3 HOG特征第22-23页
        2.2.4 Haar-Like特征第23-25页
        2.2.5 多特征融合第25-26页
    2.3 分类器简述第26-31页
        2.3.1 SVM分类器第27-28页
        2.3.2 Adaboost分类器第28-29页
        2.3.3 神经网络第29-30页
        2.3.4 ELM分类器第30-31页
    2.4 本章小结第31-32页
第三章 LDBP和LBP特征融合的行人检测第32-41页
    3.1 算法概述第32-33页
    3.2 基于二维离散小波变换的图像预处理第33-34页
    3.3 LDBP-LBP特征提取第34-36页
        3.3.1 LDBP算子第34-35页
        3.3.2 LBP算子第35-36页
    3.4 SVM分类与识别第36-37页
    3.5 实验比较与结果分析第37-39页
    3.6 本章小结第39-41页
第四章 改进的中心对称LNBP和LBP特征融合的行人检测第41-50页
    4.1 算法概述第41-42页
    4.2 ICS-LNBP和LBP特征融合第42-45页
        4.2.1 LNBP特征第42-43页
        4.2.2 ICS-LNBP特征第43-44页
        4.2.3 ICS-LNBP与LNBP比较第44-45页
        4.2.4 LBP算子第45页
    4.3 SVM分类与识别第45-46页
    4.4 实验比较与结果分析第46-49页
    4.5 本章小结第49-50页
总结与展望第50-52页
参考文献第52-57页
致谢第57-58页
附录A(攻读学位期间所发表的学术论文)第58页

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