| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 1 绪论 | 第10-24页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-21页 |
| 1.3 论文研究的主要内容 | 第21-22页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第22-24页 |
| 2 基于 HOUGH 变换的线段检测的改进算法 | 第24-54页 |
| 2.1 线段对象以及适用特征构造 | 第24-33页 |
| 2.2 基于 Canny 的改进 HT 算法研究 | 第33-43页 |
| 2.3 实例分析与性能评估 | 第43-53页 |
| 2.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 3 基于神经网络的刚性对象检测的改进算法 | 第54-80页 |
| 3.1 刚性对象以及适用特征构造 | 第54-62页 |
| 3.2 基于组合矩的改进 BP 算法研究 | 第62-72页 |
| 3.3 实例分析与性能评估 | 第72-79页 |
| 3.4 本章小结 | 第79-80页 |
| 4 基于 ADABOOST 的行人检测的改进算法 | 第80-104页 |
| 4.1 行人对象以及适用特征构造 | 第80-83页 |
| 4.2 基于混合特征的 AdaBoost 算法研究 | 第83-97页 |
| 4.3 实例分析及性能评估 | 第97-103页 |
| 4.4 本章小结 | 第103-104页 |
| 5 总结与展望 | 第104-106页 |
| 5.1 论文总结 | 第104-105页 |
| 5.2 工作展望 | 第105-106页 |
| 致谢 | 第106-107页 |
| 参考文献 | 第107-113页 |
| 附录 1 攻读博士期间的科研成果 | 第113-114页 |
| 附录 2 攻读博士期间参与的科研课题 | 第114页 |