摘要 | 第1-4页 |
Abstract | 第4-6页 |
目录 | 第6-8页 |
第一章 绪论 | 第8-14页 |
·课题研究背景及其意义 | 第8页 |
·人体检测及加密研究概况 | 第8-11页 |
·人体检测面临的困难 | 第11-12页 |
·论文的主要研究工作及组织结构 | 第12-14页 |
第二章 梯度方向直方图特征 | 第14-24页 |
·选取HOG特征的原因 | 第14-15页 |
·HOG特征的应用、核心思想、优缺点及其定义 | 第15-17页 |
·HOG特征的应用 | 第15页 |
·HOG特征的核心思想 | 第15页 |
·HOG特征的优缺点 | 第15-16页 |
·HOG特征的定义 | 第16-17页 |
·HOG特征的计算及其提取过程 | 第17-22页 |
·HOG特征的提取过程 | 第17-18页 |
·标准化颜色空间 | 第18页 |
·梯度的计算 | 第18-19页 |
·梯度方向直方图的投影 | 第19-21页 |
·基于块的对比度归一化 | 第21-22页 |
·生成检测窗口内的HOG特征向量 | 第22页 |
·本章小结 | 第22-24页 |
第三章 训练基于MATLAB的支持向量机(SVM)分类器 | 第24-32页 |
·SVM的简介 | 第24页 |
·SVM的应用研究现状 | 第24页 |
·SVM技术原理 | 第24-26页 |
·训练分类器 | 第26-31页 |
·SVM训练过程 | 第26-27页 |
·训练样本数据集 | 第27页 |
·LIBSVM软件包简介 | 第27-28页 |
·SVM训练方法 | 第28-30页 |
·SVM对测试集的检测率分析 | 第30-31页 |
·本章小结 | 第31-32页 |
第四章 基于SVM的人体检测方法 | 第32-38页 |
·人体检测流程 | 第32-33页 |
·形态学开运算 | 第33-34页 |
·实验显示结果 | 第34-37页 |
·本章小结 | 第37-38页 |
第五章 基于分数阶傅里叶变换的人体部分加密及其解密 | 第38-52页 |
·分数阶傅里叶变换的发展历程 | 第38-39页 |
·分数阶傅里叶变换的特点及其应用 | 第39-43页 |
·分数阶傅里叶变换的特点 | 第39-40页 |
·分数阶傅里叶变换的相关应用 | 第40-43页 |
·分数阶傅里叶变换的定义、性质及其算法 | 第43-45页 |
·分数阶傅里叶变换的定义 | 第43-44页 |
·分数阶傅里叶变换的性质 | 第44-45页 |
·分数阶傅里叶变换的算法 | 第45页 |
·基于分数阶傅里叶变换的图像加密及其解密 | 第45-51页 |
·分数阶傅里叶变换加密图像的原理 | 第45-46页 |
·实验部分 | 第46-51页 |
·本章小结 | 第51-52页 |
第六章 总结与展望 | 第52-54页 |
参考文献 | 第54-57页 |
致谢 | 第57页 |