| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-13页 |
| 1.2.1 行人检测的研究 | 第8-10页 |
| 1.2.2 行人跟踪的研究 | 第10-12页 |
| 1.2.3 行人目标检测与跟踪技术的应用 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的组织结构 | 第13-14页 |
| 2 基于红外图像的行人检测 | 第14-26页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 半监督学习 | 第14-17页 |
| 2.3 基于Tri-Training的红外行人检测 | 第17-21页 |
| 2.3.1 红外图像兴趣区域提取 | 第17-19页 |
| 2.3.2 梯度方向直方图 | 第19页 |
| 2.3.3 支持向量机 | 第19-20页 |
| 2.3.4 红外行人检测算法 | 第20-21页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第21-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 基于红外图像的行人跟踪 | 第26-39页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 目标定位 | 第26-31页 |
| 3.3 尺度更新 | 第31-33页 |
| 3.4 遮挡的处理 | 第33-34页 |
| 3.5 行人跟踪算法实现 | 第34-37页 |
| 3.5.1 单行人跟踪 | 第34-35页 |
| 3.5.2 多行人跟踪 | 第35-37页 |
| 3.6 实验结果及分析 | 第37-38页 |
| 3.7 本章小结 | 第38-39页 |
| 4 红外行人检测与跟踪系统设计与实现 | 第39-44页 |
| 4.1 系统功能模块 | 第39页 |
| 4.2 系统硬件组成 | 第39-41页 |
| 4.3 软件优化 | 第41页 |
| 4.4 系统界面设计 | 第41-43页 |
| 4.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 5 结论 | 第44-46页 |
| 5.1 论文的主要工作 | 第44-45页 |
| 5.2 展望 | 第45-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-52页 |