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静态图像中的人体检测及加密技术研究

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

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