基于部件的人体检测算法的实现及优化

摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-8页
第一章 绪论	第8-12页
·课题研究背景	第8-9页
·相关工作	第9-12页
第二章 模型、匹配算法及训练算法分析	第12-23页
·可变形部件模型	第13-14页
·混合模型	第14-16页
·实际使用模型结构	第16-18页
·匹配算法	第18-19页
·LATENT SVM	第19-23页
·最优化问题	第20页
·随机梯度下降法及LSVM版本数据挖掘算法	第20-23页
第三章 检测、训练算法实现	第23-47页
·特征计算	第23-26页
·基本HOG特征	第23-25页
·增强的HOG特征	第25-26页
·级联模型模型和级联检测	第26-31页
·星型模型的级联检测	第27-28页
·裁减阈值	第28-29页
·裁剪算法性能分析	第29-31页
·标准检测和训练算法流程	第31-41页
·标准检测算法流程	第31-34页
·训练算法流程分析	第34-41页
·级联检测算法流程设计和分析	第41-47页
·PCA系数矩阵生成算法流程	第41-42页
·辅助分数统计信息的生成算法流程	第42-43页
·级联检测算法流程	第43-47页
第四章 训练和检测算法优化及实验结果	第47-57页
·训练数据集及性能评估数据集的确定	第47页
·性能评估的准则	第47-48页
·训练算法、数据集优化方法及评测	第48-49页
·标准检测算法速度测试及分析	第49-51页
·级联检测算法速度优化策略	第51-52页
·级联检测算法速度测试及分析	第52-54页
·检测算法实际场景性能评估	第54-57页
第五章 总结与展望	第57-58页
参考文献	第58-63页
发表论文和科研情况说明	第63-64页
致谢	第64页