| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·本文选题背景及研究意义 | 第8-9页 |
| ·行人检测与人流量统计的国内外研究现状 | 第9-13页 |
| ·行人检测技术概述 | 第9-12页 |
| ·人流量统计技术概述 | 第12-13页 |
| ·本文主要工作内容与组织结构 | 第13-16页 |
| 第二章 基于局部检测子与运动信息的行人检测方法 | 第16-28页 |
| ·部位检测器获得 | 第16-18页 |
| ·人体部位的选择 | 第16-17页 |
| ·局部检测子的训练 | 第17-18页 |
| ·候选区域提取 | 第18-21页 |
| ·混合高斯模型 | 第18-20页 |
| ·改进的混合高斯模型 | 第20-21页 |
| ·候选区域内行人的定位与分割 | 第21-22页 |
| ·实验与分析 | 第22-27页 |
| ·实验样本库与实验环境 | 第22-23页 |
| ·实验分析 | 第23-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 HOG 特征结合弱标签结构 SVM 的行人检测方法 | 第28-42页 |
| ·HOG特征提取 | 第28-32页 |
| ·梯度方向直方图特征 | 第28-29页 |
| ·高效的金字塔式HOG特征 | 第29-32页 |
| ·弱标签结构SVM训练模型 | 第32-35页 |
| ·混合星型结构模型级联检测 | 第35-37页 |
| ·实验结果及分析 | 第37-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 基于特征回归与检测结合的人数统计方法 | 第42-56页 |
| ·特征回归的人流量统计 | 第43-49页 |
| ·多核支持向量回归 | 第43-44页 |
| ·贝叶斯多核支持向量回归 | 第44-47页 |
| ·前景块及特征提取 | 第47-49页 |
| ·有效的总人数自动统计 | 第49-51页 |
| ·实验与分析 | 第51-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 主要结论与展望 | 第56-58页 |
| 主要结论 | 第56-57页 |
| 展望 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第63页 |