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拥挤场景下人数统计的关键技术研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第一章 绪论第10-15页
    1.1 课题背景及研究意义第10-11页
    1.2 国内外的研究现状第11-13页
        1.2.1 行人检测第11-12页
        1.2.2 行人跟踪第12-13页
        1.2.3 人群密度估计第13页
    1.3 本论文的结构安排第13-15页
第二章 人数统计关键技术研究第15-33页
    2.1 行人目标提取第15-18页
        2.1.1 帧差法第15-16页
        2.1.2 背景减除法第16页
        2.1.3 光流法第16-18页
    2.2 经典行人特征第18-26页
        2.2.1 Haar-like特征第18-19页
        2.2.2 梯度直方图特征第19-21页
        2.2.3 SIFT特征第21-24页
        2.2.4 Edgelet特征第24-25页
        2.2.5 行人特征对比第25-26页
    2.3 行人目标决策第26-31页
        2.3.1 Adaboost算法第26-27页
        2.3.2 支持向量机算法第27-30页
        2.3.3 经典决策算法对比第30-31页
    2.4 人群密度估计第31-32页
        2.4.1 基于像素统计的人群密度估计第31页
        2.4.2 基于纹理分析的人群密度估计第31-32页
    2.5 本章小结第32-33页
第三章 行人目标提取第33-43页
    3.1 引言第33页
    3.2 背景建模算法第33-38页
        3.2.1 平均背景建模第33-34页
        3.2.2 单高斯背景建模第34-35页
        3.2.3 混合高斯背景建模第35-36页
        3.2.4 CodeBook背景建模第36-37页
        3.2.5 背景建模算法对比第37-38页
    3.3 加权CODEBOOK的背景建模第38-39页
        3.3.1 加权CodeBook模型第38页
        3.3.2 更新淘汰策略第38-39页
    3.4 实验结果与分析第39-42页
    3.5 本章小结第42-43页
第四章 基于融合特征的行人检测第43-55页
    4.1 引言第43页
    4.2 HOG特征提取第43-47页
        4.2.1 Gamma和颜色空间标准化处理第44页
        4.2.2 梯度算子第44-46页
        4.2.3 梯度直方图计算第46-47页
        4.2.4 Block梯度直方图向量归一化第47页
    4.3 LBP特征提取第47-49页
        4.3.1 LBP算子第47-48页
        4.3.2 LBP均匀模式第48-49页
    4.4 主成分分析降维第49-51页
        4.4.1 K-L变换第49-50页
        4.4.2 PCA步骤第50-51页
        4.4.3 特征值选取第51页
    4.5 基于融合特征行人检测流程第51-52页
    4.6 实验和结果分析第52-54页
        4.6.1 实验环境第52页
        4.6.2 实验数据第52页
        4.6.3 实验评价指标第52-53页
        4.6.4 实验分析第53-54页
    4.7 本章小结第54-55页
第五章 基于多特征的行人跟踪第55-65页
    5.1 粒子滤波跟踪框架第55-58页
    5.2 基于颜色直方图和梯度直方图的行人跟踪第58-61页
        5.2.1 颜色直方图提取第58-59页
        5.2.2 颜色相似度计算和HOG行人检测第59页
        5.2.3 算法流程第59-61页
    5.3 实验和结果分析第61-64页
        5.3.1 实验环境第61页
        5.3.2 实验数据第61页
        5.3.3 实验评价指标第61页
        5.3.4 实验分析第61-64页
    5.4 本章小结第64-65页
第六章 总结和展望第65-67页
致谢第67-68页
参考文献第68-72页
攻硕期间取得的研究成果第72-73页

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