静态图像上的行人检测方法研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 行人检测研究难点 | 第12-13页 |
| 1.3 论文主要研究内容和贡献 | 第13-14页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第14-17页 |
| 第2章 相关工作 | 第17-31页 |
| 2.1 常用公开数据集 | 第17-18页 |
| 2.2 行人检测方法综述 | 第18-30页 |
| 2.2.1 常用特征 | 第18-23页 |
| 2.2.2 分类器种类 | 第23-28页 |
| 2.2.3 模型分类 | 第28-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 改进的简化非极大值抑制 | 第31-45页 |
| 3.1 相关工作 | 第31-32页 |
| 3.2 DPM检测方法研究 | 第32-37页 |
| 3.2.1 模型 | 第33-35页 |
| 3.2.2 特征 | 第35-36页 |
| 3.2.3 隐性支持向量机 | 第36-37页 |
| 3.3 改进的简化非极大值抑制 | 第37-41页 |
| 3.3.1 一般化讨论 | 第37-38页 |
| 3.3.2 存在问题描述 | 第38-39页 |
| 3.3.3 改进约束条件 | 第39-41页 |
| 3.4 实验分析 | 第41-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 利用特征选择改进的行人检测模型 | 第45-57页 |
| 4.1 相关工作 | 第45-48页 |
| 4.2 上下文背景问题 | 第48-49页 |
| 4.3 行人检测模型 | 第49-53页 |
| 4.3.1 特征设计 | 第49-51页 |
| 4.3.2 类Fisher比 | 第51-53页 |
| 4.3.3 NMS特征选择 | 第53页 |
| 4.4 实验分析 | 第53-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-57页 |
| 第5章 视觉注意机制下的行人检测方法 | 第57-71页 |
| 5.1 视觉注意机制 | 第57-58页 |
| 5.2 显著性检测模型 | 第58-60页 |
| 5.3 行人检测方法 | 第60页 |
| 5.4 实验设计实现 | 第60-64页 |
| 5.4.1 显著性检测 | 第61页 |
| 5.4.2 显著图二值化 | 第61-63页 |
| 5.4.3 候选区域提取 | 第63-64页 |
| 5.4.4 行人目标检测 | 第64页 |
| 5.5 实验分析 | 第64-69页 |
| 5.6 本章小结 | 第69-71页 |
| 第6章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 工作总结 | 第71页 |
| 6.2 进一步工作展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-79页 |
| 致谢 | 第79-81页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第81页 |
