基于特征学习的人体检测

摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-8页
第一章 绪论	第8-14页
·选题背景及意义	第8-9页
·人体检测难点及研究现状	第9-12页
·论文主要研究内容及结构安排	第12-14页
第二章 人体特征及其描述	第14-28页
·特征选择	第14-16页
·HAAR-LIKE 特征	第16-19页
·Haar-like 特征集	第16-17页
·积分图	第17-19页
·LBP特征	第19-24页
·基本LBP算子	第20-21页
·圆形邻域的LBP算子	第21-22页
·统一化模式的LBP算子	第22-23页
·分块LBP特征的提取	第23-24页
·HOG特征	第24-27页
·本章小结	第27-28页
第三章 基于特征学习的人体检测	第28-40页
·基于特征学习的人体检测整体流程	第28-29页
·支持向量机	第29-34页
·最优分类面	第29-32页
·支持向量机核函数	第32-34页
·人体数据集及结果评价方法	第34-37页
·人体数据集	第34-35页
·结果评测系统	第35-37页
·基于HOG和LBP特征的人体检测结果	第37-39页
·本章小结	第39-40页
第四章 基于HOG-LBP特征的人体检测	第40-53页
·HOG-LBP特征提取	第40-41页
·SVM 训练结果	第41-45页
·人体检测过程	第45-52页
·多尺度滑窗	第45-46页
·检测窗融合	第46-48页
·检测结果	第48-52页
·本章小结	第52-53页
第五章 总结与展望	第53-55页
致谢	第55-56页
参考文献	第56-60页
攻硕期间取得的研究成果	第60-61页