| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-10页 |
| 1.2 行人检测的技术难点 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.4 本文主要工作和组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 行人检测系统理论基础 | 第15-28页 |
| 2.1 行人检测公共数据库 | 第15-16页 |
| 2.2 行人检测基本流程 | 第16-25页 |
| 2.2.1 检测流程介绍 | 第16-18页 |
| 2.2.2 常用行人特征描述子 | 第18-22页 |
| 2.2.3 常用分类方法 | 第22-25页 |
| 2.3 行人检测算法评测标准 | 第25-28页 |
| 2.3.1 混淆矩阵 | 第25-26页 |
| 2.3.2 ROC曲线 | 第26-28页 |
| 第3章 多分类器级联的街道场景遮挡行人检测 | 第28-39页 |
| 3.1 检测模型设计 | 第28页 |
| 3.2 行人不同部位被遮挡对检测结果影响的研究 | 第28-31页 |
| 3.3 遮挡行人分类器的设计 | 第31-32页 |
| 3.4 实验正样本的采集与制作 | 第32-33页 |
| 3.5 多分类器训练过程 | 第33页 |
| 3.6 街道场景遮挡行人检测算法 | 第33-34页 |
| 3.7 实验及结果分析 | 第34-37页 |
| 3.7.1 多分类器检测阶段的加速 | 第34-35页 |
| 3.7.2 多分类器检测结果融合方法 | 第35-36页 |
| 3.7.3 多分类器实验及结果对比分析 | 第36-37页 |
| 3.8 本章小结 | 第37-39页 |
| 第4章 基于BING算法改进的快速提取行人候选窗口研究 | 第39-51页 |
| 4.1 滑动窗口检测算法 | 第39-40页 |
| 4.2 通用目标检测方法 | 第40-46页 |
| 4.2.1 选择性搜索 | 第40-43页 |
| 4.2.2 基于二值规范化梯度特征的一般对象估计 | 第43-46页 |
| 4.3 基于BING算法改进的一般行人目标提取算法 | 第46-49页 |
| 4.4 结合改进BING算法的多分类器级联遮挡行人检测 | 第49-50页 |
| 4.5 实验及结果分析 | 第50页 |
| 4.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 5.1 总结 | 第51-52页 |
| 5.2 展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 攻读硕士期间发表的论文和参与的科研项目 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
