| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文主要研究成果 | 第12-13页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 多信息累积模型的目标检测描述 | 第15-27页 |
| 2.1 目标检测局部视觉特征 | 第15-22页 |
| 2.1.1 梯度方向直方图特征 | 第15-17页 |
| 2.1.2 Haar特征 | 第17-19页 |
| 2.1.3 SIFT特征 | 第19-22页 |
| 2.2 目标检测分类模型 | 第22-25页 |
| 2.2.1 支持向量机分类模型 | 第22-24页 |
| 2.2.2 AdaBoost学习分类模型 | 第24-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 局部区域响应累积结合HOG非滑窗快速目标检测算法 | 第27-38页 |
| 3.1 引言 | 第27-28页 |
| 3.2 快速目标检测系统组成框图 | 第28-29页 |
| 3.3 局部区域响应累积结合HOG非滑窗快速目标检测算法 | 第29-34页 |
| 3.3.1 多尺度可判别局部区域提取 | 第29-30页 |
| 3.3.2 部件集快速检测 | 第30-32页 |
| 3.3.3 多尺度可形变局部响应累积投票 | 第32-33页 |
| 3.3.4 基于HOG和SVM分类器的目标验证 | 第33-34页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第34-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 肤色信息辅助的级联投票人眼精确定位算法 | 第38-51页 |
| 4.1 引言 | 第38-39页 |
| 4.2 人眼定位系统组成框图 | 第39-40页 |
| 4.3 基于级联投票算法的人脸与人眼定位 | 第40-43页 |
| 4.3.1 级联分类器特征提取 | 第40-41页 |
| 4.3.2 级联分类结合区域投票的人脸与人眼定位 | 第41-43页 |
| 4.4 基于YCb’Cr’肤色模型人眼定位 | 第43-46页 |
| 4.4.1 基于Otsu阈值与YCb’Cr’肤色模型的人眼区域划分 | 第43-45页 |
| 4.4.2 优化积分投影人眼定位 | 第45-46页 |
| 4.5 肤色信息辅助的人眼融合定位算法 | 第46页 |
| 4.6 实验结果与分析 | 第46-50页 |
| 4.7 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 基于局部字符集结合先验知识的车牌定位算法 | 第51-62页 |
| 5.1 引言 | 第51-52页 |
| 5.2 车牌定位系统组成框图 | 第52-53页 |
| 5.3 基于局部字符集结合先验知识的车牌定位算法 | 第53-57页 |
| 5.3.1 局部字符集建立 | 第53-54页 |
| 5.3.2 局部字符集匹配 | 第54-55页 |
| 5.3.3 先验知识误匹配剔除 | 第55-56页 |
| 5.3.4 匹配结果结合先验知识定位车牌 | 第56-57页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第57-61页 |
| 5.4.1 不同条件下车牌定位 | 第57-59页 |
| 5.4.2 基于局部字符集结合先验知识的车牌定位性能评价 | 第59-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-71页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 作者简介 | 第74页 |
