基于稀疏内积和时间分布计算的高效物体检测
| 中文摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 研究难点 | 第11页 |
| 1.4 论文结构 | 第11-13页 |
| 第二章 物体检测算法和特征描述 | 第13-41页 |
| 2.1 基于统计学习的物体检测算法 | 第13-26页 |
| 2.1.1 Adaboost 算法 | 第14-17页 |
| 2.1.2 EM 算法 | 第17-20页 |
| 2.1.3 SVM 算法 | 第20-26页 |
| 2.2 物体特征的提取和表达 | 第26-39页 |
| 2.2.1 SIFT 特征 | 第27-32页 |
| 2.2.2 Harr 特征 | 第32-35页 |
| 2.2.3 LBP 特征 | 第35-37页 |
| 2.2.4 HOG 特征 | 第37-39页 |
| 2.3 本章小结 | 第39-41页 |
| 第三章 基于稀疏内积的高效物体检测算法 | 第41-51页 |
| 3.1 传统的基于滑动窗口扫描算法 | 第41-42页 |
| 3.2 高效节能算法：一次内积排除大量子图像 | 第42-46页 |
| 3.2.1 理论假设 | 第43-44页 |
| 3.2.2 高效节能算法 | 第44-46页 |
| 3.3 实验 | 第46-49页 |
| 3.3.1 实验设置 | 第46-48页 |
| 3.3.2 实验结果 | 第48-49页 |
| 3.4 总结 | 第49-51页 |
| 第四章 基于 SVM 的分布式物体检测 | 第51-69页 |
| 4.1 DOD 的基本思想 | 第52-53页 |
| 4.2 DOD 工作原理 | 第53-56页 |
| 4.3 DOD 参数设置 | 第56页 |
| 4.4 CHOG-DOD：DOD 实例 | 第56-62页 |
| 4.5 实验结果 | 第62-68页 |
| 4.5.1 人手检测 | 第62-65页 |
| 4.5.2 人脸检测 | 第65-66页 |
| 4.5.3 行人检测 | 第66-68页 |
| 4.6 总结 | 第68-69页 |
| 第五章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 5.1 总结 | 第69-70页 |
| 5.2 展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 发表论文和参与科研情况说明 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
