基于可变形部件模型的目标检测技术研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题的研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 目标检测的研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 目标检测的发展现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 目标检测的技术分类 | 第12页 |
| 1.2.3 DPM理论的提出与应用 | 第12-13页 |
| 1.2.4 由粗到精的检测思想 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容和论文结构 | 第14-16页 |
| 1.3.1 论文的主要工作 | 第14-15页 |
| 1.3.2 论文的结构安排 | 第15-16页 |
| 第二章 基于DPM的目标检测 | 第16-28页 |
| 2.1 DPM的HOG特征 | 第16-19页 |
| 2.1.1 像素级别的特征映射 | 第16-18页 |
| 2.1.2 HOG特征聚合 | 第18页 |
| 2.1.3 解析降维 | 第18-19页 |
| 2.2 DPM的模型结构 | 第19-22页 |
| 2.3 DPM的算法流程 | 第22-27页 |
| 2.3.1 目标检测过程 | 第22-24页 |
| 2.3.2 训练DPM的模型参数 | 第24-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 目标检测的感兴趣区域提取 | 第28-40页 |
| 3.1 问题描述 | 第28-29页 |
| 3.2 目标ROI提取 | 第29-35页 |
| 3.2.1 梯度幅值 | 第30-31页 |
| 3.2.2 使用NG学习对象测量 | 第31-32页 |
| 3.2.3 赋范化梯度特征的二进制化 | 第32-35页 |
| 3.3 实验结果分析 | 第35-39页 |
| 3.3.1 实验结果展示 | 第35-37页 |
| 3.3.2 实验结果定量分析 | 第37-38页 |
| 3.3.3 算法复杂度分析 | 第38-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 多层次优化的目标检测 | 第40-56页 |
| 4.1 速度优化策略 | 第40-43页 |
| 4.2 HOG特征优化 | 第43-46页 |
| 4.2.1 互补特征融合 | 第43-45页 |
| 4.2.2 HOG金字塔的快速搭建 | 第45-46页 |
| 4.3 分层检测算法 | 第46-48页 |
| 4.4 系统实现和结果分析 | 第48-55页 |
| 4.4.1 系统实现 | 第48-50页 |
| 4.4.2 实验结果分析 | 第50-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 工作总结 | 第56-57页 |
| 5.2 未来展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第64页 |
