基于视频的人体检测

摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章 绪论	第10-16页
·课题背景	第10-11页
·研究现状	第11-14页
·难点问题	第14-15页
·论文结构	第15-16页
第2章 视频运动物体检测算法	第16-25页
·概述	第16页
·常用运动检测算法分析及对比	第16-19页
·背景差分法	第16-18页
·帧间差分法	第18页
·光流法	第18-19页
·提取方法对比与选取	第19页
·运动目标的预处理操作	第19-22页
·形态学处理	第20-21页
·模板连接处理	第21-22页
·连通区域提取	第22-24页
·本章小结	第24-25页
第3章 人体特征提取算法	第25-32页
·常用人体检测特征	第25-28页
·小波特征	第25-27页
·边缘模板	第27-28页
·HOG 特征	第28页
·HOG 检测特征算法实现步骤	第28-30页
·基于 FISHER 判别的降维算法	第30-31页
·本章小结	第31-32页
第4章 基于 ADABOOST 的分类器训练	第32-38页
·ADABOOST 算法介绍	第32-33页
·弱分类器的构造	第33-34页
·强分类器的构造	第34-35页
·构造级联分类器	第35-36页
·本章小结	第36-38页
第5章 基于视频的人体检测系统设计	第38-47页
·基于视频的人体检测系统设计框架	第38-42页
·系统测试数据及分析	第42-46页
·本章小结	第46-47页
第6章 结束语	第47-49页
参考文献	第49-53页
致谢	第53页