| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-16页 |
| 1.2.1 行人检测技术的研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.2 行人跟踪技术的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 论文的结构安排 | 第16-18页 |
| 第2章 行人感兴趣区域提取方法研究 | 第18-32页 |
| 2.1 基于ADABOOST算法的快速行人区域提取 | 第18-25页 |
| 2.1.1 Haar特征及计算 | 第18-20页 |
| 2.1.2 Adaboost算法 | 第20-21页 |
| 2.1.3 级联分类器的构造 | 第21-23页 |
| 2.1.4 实验结果与分析 | 第23-25页 |
| 2.2 基于运动的行人区域提取 | 第25-31页 |
| 2.2.1 对称差分法 | 第25-26页 |
| 2.2.2 改进的对称差分法 | 第26-29页 |
| 2.2.3 实验结果与分析 | 第29-31页 |
| 2.3 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于HOG+SVM行人检测算法 | 第32-48页 |
| 3.1 HOG特征 | 第32-35页 |
| 3.1.1 HOG特征简介 | 第32-33页 |
| 3.1.2 HOG特征的提取 | 第33-35页 |
| 3.2 SVM分类器 | 第35-40页 |
| 3.3 基于HOG+SVM的行人检测方法 | 第40-42页 |
| 3.3.1 概述 | 第40页 |
| 3.3.2 训练阶段 | 第40-41页 |
| 3.3.3 检测阶段 | 第41-42页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第42-47页 |
| 3.4.1 HOG+SVM算法实验结果分析 | 第42-44页 |
| 3.4.2 基于感兴趣区域的行人检测结果分析 | 第44-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 基于连续能量最小化的行人跟踪算法 | 第48-61页 |
| 4.1 目标跟踪技术介绍 | 第48-51页 |
| 4.1.1 目标跟踪常用特征介绍 | 第48-50页 |
| 4.1.2 数据关联方法 | 第50页 |
| 4.1.3 目标跟踪性能评判标准 | 第50-51页 |
| 4.2 能量函数的构造 | 第51-53页 |
| 4.2.1 外观模型 | 第51-52页 |
| 4.2.2 运动模型 | 第52页 |
| 4.2.3 互斥模型 | 第52-53页 |
| 4.2.4 轨迹维持模型 | 第53页 |
| 4.2.5 轨迹修正模型 | 第53页 |
| 4.3 行人遮挡的处理 | 第53-56页 |
| 4.3.1 行人间相互遮挡分析 | 第54-56页 |
| 4.3.2 行人标记增长 | 第56页 |
| 4.3.3 行人目标可视度 | 第56页 |
| 4.4 能量函数的最小化 | 第56-58页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第58-60页 |
| 4.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和参与的项目 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |