基于可变形部件模型的快速行人检测算法
| 中文摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3 本文研究内容和组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 可变形部件模型算法 | 第14-21页 |
| 2.1 行人检测算法 | 第14-16页 |
| 2.1.1 基于模板的方法 | 第14页 |
| 2.1.2 基于滑动窗口的方法 | 第14-15页 |
| 2.1.3 基于部件的方法 | 第15-16页 |
| 2.2 DPM算法基本步骤流程 | 第16-19页 |
| 2.2.1 行人特征提取 | 第16-18页 |
| 2.2.2 可变形部件模型的建模 | 第18页 |
| 2.2.3 可变形部件模型的训练 | 第18-19页 |
| 2.2.4 行人的定位 | 第19页 |
| 2.3 DPM算法步骤缺陷 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 特征的提取 | 第21-31页 |
| 3.1 目标特征 | 第21-26页 |
| 3.1.1 Haar小波特征 | 第21-22页 |
| 3.1.2 Gabor特征 | 第22-24页 |
| 3.1.3 LBP特征 | 第24页 |
| 3.1.4 SIFT特征 | 第24-25页 |
| 3.1.5 HOG特征 | 第25-26页 |
| 3.2 CNN特征 | 第26-30页 |
| 3.2.1 CNN模型结构 | 第26-27页 |
| 3.2.2 CNN特征金字塔 | 第27页 |
| 3.2.3 CNN特征提取 | 第27-30页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 可变形部件模型的建模与训练 | 第31-38页 |
| 4.1 可变形部件模型的建模 | 第31-34页 |
| 4.1.1 DPM的语义模型 | 第31-32页 |
| 4.1.2 DPM部件滤波器 | 第32页 |
| 4.1.3 构建DPM结构模型 | 第32-34页 |
| 4.2 训练DPM模型 | 第34-36页 |
| 4.2.1 隐变量支持向量机 | 第34-35页 |
| 4.2.2 模型训练步骤 | 第35-36页 |
| 4.2.3 模型训练实验结果 | 第36页 |
| 4.3 本章小结 | 第36-38页 |
| 第五章 快速行人检测 | 第38-43页 |
| 5.1 级联检测算法 | 第38-39页 |
| 5.2 分支定界算法 | 第39页 |
| 5.3 算法融合 | 第39-40页 |
| 5.4 改进算法的结果与分析 | 第40-42页 |
| 5.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第六章 总结与展望 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 硕士期间的研究成果 | 第48页 |
