| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 1 绪论 | 第11-21页 |
| ·研究的背景及意义 | 第11-13页 |
| ·研究的背景 | 第11-12页 |
| ·技术难点及研究意义 | 第12-13页 |
| ·行人检测技术研究现状 | 第13-18页 |
| ·行人检测技术概述 | 第13-14页 |
| ·基于计算机视觉的行人检测技术 | 第14-17页 |
| ·存在的问题与不足 | 第17-18页 |
| ·论文主要内容及章节安排 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-21页 |
| 2 单目视觉多行人目标检测技术 | 第21-31页 |
| ·单目视觉下行人图像特点分析及检测方案 | 第21-26页 |
| ·行人信息采集方式及图像特点 | 第21-23页 |
| ·多行人目标检测方法分析 | 第23-25页 |
| ·垂直单目视觉下基于头部特征的多行人目标检测 | 第25-26页 |
| ·垂直单目视觉下头部检测方法分析 | 第26-28页 |
| ·基于多特征的头部目标检测方案的提出 | 第28-30页 |
| ·垂直单目视觉下行人头部特征分析 | 第28-29页 |
| ·基于多特征的头部目标检测方案的提出 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 3 彩色图像中多头部目标分割与识别 | 第31-69页 |
| ·概述 | 第31-32页 |
| ·彩色图像中的发色检测与分割 | 第32-37页 |
| ·人头部发色在彩色空间中的分布 | 第32-34页 |
| ·发色的色度概率分布模型 | 第34-35页 |
| ·发色检测 | 第35页 |
| ·实际图像分割效果对比实验 | 第35-37页 |
| ·基于均值偏移的头部目标分割 | 第37-52页 |
| ·算法提出的背景 | 第37页 |
| ·mean shift 理论基础 | 第37-39页 |
| ·基于mean shift 的彩色图像分割 | 第39-41页 |
| ·影响算法性能的主要因素分析 | 第41-42页 |
| ·基于相关性比较的带宽自动计算方法的提出 | 第42-45页 |
| ·基于相关性比较的带宽自动计算方法 | 第45-49页 |
| ·一种改进的mean shift 图像分割算法 | 第49-52页 |
| ·候选目标提取方案 | 第52-53页 |
| ·基于头部发色特征和轮廓特征的自动人头识别 | 第53-63页 |
| ·头部区域发色评价模型 | 第53-55页 |
| ·头部区域圆存在性评价模型 | 第55-63页 |
| ·实验结果及分析 | 第63-66页 |
| ·本章小结 | 第66-69页 |
| 4 彩色图像序列中多头部目标快速检测 | 第69-85页 |
| ·引言 | 第69-70页 |
| ·视频序列中运动目标检测 | 第70-77页 |
| ·运动目标检测技术 | 第70-72页 |
| ·基于彩色边缘和三帧差分的头部目标运动检测 | 第72-77页 |
| ·行人运动区域提取与头部目标识别 | 第77-82页 |
| ·行人运动区域提取 | 第77-80页 |
| ·头部区域快速提取与识别 | 第80-82页 |
| ·实验结果及分析 | 第82-84页 |
| ·本章小结 | 第84-85页 |
| 5 基于改进mean shift 算法的行人头部目标跟踪 | 第85-105页 |
| ·引言 | 第85-86页 |
| ·mean shift 跟踪算法概述及用于行人头部目标跟踪的不足 | 第86-90页 |
| ·目标模型的描述 | 第86-87页 |
| ·候选模型的描述 | 第87页 |
| ·相似性函数 | 第87-88页 |
| ·目标定位 | 第88-89页 |
| ·mean shft 跟踪算法描述及用于头部目标跟踪存在的不足 | 第89-90页 |
| ·基于改进mean shift 的行人跟踪算法 | 第90-101页 |
| ·融合LTP 纹理模型和颜色模型的头部目标描述 | 第90-96页 |
| ·基于方向信息与核匹配的初始点选择 | 第96-99页 |
| ·尺度自适应的头部目标跟踪与目标更新策略 | 第99-101页 |
| ·实验结果及分析 | 第101-104页 |
| ·本章小结 | 第104-105页 |
| 6 序列图像中的多行人目标自动检测与跟踪 | 第105-117页 |
| ·概述 | 第105-106页 |
| ·多行人目标的自动检测与跟踪方法 | 第106-109页 |
| ·方法描述 | 第106-107页 |
| ·实现流程 | 第107-109页 |
| ·典型场景下行人检测系统实验结果与分析 | 第109-115页 |
| ·实验坏境及实验过程描述 | 第109-110页 |
| ·智能视频监控场景下的多行人目标检测 | 第110-112页 |
| ·公交乘客上下车场景下的多行人目标检测 | 第112-115页 |
| ·本章小结 | 第115-117页 |
| 7 总结与展望 | 第117-121页 |
| ·总结 | 第117-118页 |
| ·研究展望 | 第118-121页 |
| 致谢 | 第121-123页 |
| 参考文献 | 第123-130页 |
| 附录 | 第130-131页 |
| A. 攻读博士学位期间发表的论文 | 第130页 |
| B. 攻读博士学位期间公开的发明专利 | 第130-131页 |
| C. 攻读博士学位期间参加的主要科研项目 | 第131页 |
| D. 攻读博士学位期间获得的奖励 | 第131页 |
