| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 目标检测算法简介 | 第10-17页 |
| 1.2.1 基于滑动窗的目标检测方法研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 基于霍夫变换的目标检测发展现状 | 第14-17页 |
| 1.3 本文的研究内容和章节安排 | 第17-19页 |
| 第二章 条件随机场模型 | 第19-27页 |
| 2.1 标签问题 | 第19-22页 |
| 2.2 条件随机场 | 第22-24页 |
| 2.3 基于霍夫变换的条件随机场 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 霍夫变换的条件随机场模型 | 第27-48页 |
| 3.1 基于随机森林的霍夫投票 | 第27-42页 |
| 3.1.1 SIFT 特征简介 | 第27-31页 |
| 3.1.2 随机森林介绍 | 第31-36页 |
| 3.1.3 构建基于 SIFT 特征的随机森林分类器 | 第36-39页 |
| 3.1.4 概率霍夫投票 | 第39-42页 |
| 3.2 PARZEN 窗方法 | 第42-47页 |
| 3.2.1 核密度估计 | 第43-46页 |
| 3.2.2 基于核密度估计的 Mean-Shift 方法 | 第46-47页 |
| 3.3 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于最大后验概率的贪心算法 | 第48-58页 |
| 4.1 霍夫变换条件随机场模型分析 | 第48-52页 |
| 4.2 基于最大后验概率的贪心算法目标检测 | 第52-57页 |
| 4.3 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 实验结果分析 | 第58-71页 |
| 5.1 测试数据集 | 第58-63页 |
| 5.1.1 UIUC-Cars 数据集 | 第58-61页 |
| 5.1.2 TUD Motorbikes 数据集 | 第61页 |
| 5.1.3 Weizmann Horse 数据集 | 第61-62页 |
| 5.1.4 机场飞机数据集 | 第62-63页 |
| 5.2 实验结果 | 第63-70页 |
| 5.2.1 UIUC-Cars 数据集 | 第63-66页 |
| 5.2.2 TUD Motorbikes 数据集 | 第66-67页 |
| 5.2.3 Weizmann Horse 数据集 | 第67-69页 |
| 5.2.4 机场飞机数据集 | 第69-70页 |
| 5.3 本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 全文总结 | 第71-73页 |
| 6.1 结论 | 第71-72页 |
| 6.2 展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第78-80页 |