| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第10-13页 |
| 1.2.1 国外研究进展 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究进展 | 第12-13页 |
| 1.3 静态图像行人检测的难点 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的研究内容和结构安排 | 第14-15页 |
| 第2章 静态图像行人检测算法概述 | 第15-30页 |
| 2.1 行人检测框架 | 第15-16页 |
| 2.2 行人检测数据集的选择 | 第16页 |
| 2.3 图像预处理 | 第16-17页 |
| 2.4 特征提取 | 第17-23页 |
| 2.4.1 LBP特征 | 第17-18页 |
| 2.4.2 颜色特征 | 第18-19页 |
| 2.4.3 HOG特征 | 第19-21页 |
| 2.4.4 积分通道特征 | 第21-23页 |
| 2.5 分类器 | 第23-27页 |
| 2.5.1 SVM | 第23-25页 |
| 2.5.2 Boosting | 第25-27页 |
| 2.6 后处理 | 第27-28页 |
| 2.7 检测性能评价 | 第28-29页 |
| 2.8 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于ACF的改进非极大值抑制算法 | 第30-48页 |
| 3.1 ACF行人检测算法 | 第30-36页 |
| 3.1.1 ACF行人检测算法框架 | 第30页 |
| 3.1.2 ACF特征 | 第30-31页 |
| 3.1.3 ACF特征的快速计算方法 | 第31-32页 |
| 3.1.4 ACF的分类器 | 第32-35页 |
| 3.1.5 Bootstrapping | 第35-36页 |
| 3.2 非极大值抑制算法的改进 | 第36页 |
| 3.3 引入尺度比变量的非极大值抑制算法 | 第36-40页 |
| 3.3.1 算法描述 | 第36-37页 |
| 3.3.2 仿真结果与分析 | 第37-38页 |
| 3.3.3 参数选择 | 第38-40页 |
| 3.4 引入保留外围窗口策略的非极大值抑制算法 | 第40-43页 |
| 3.4.1 算法描述 | 第40-41页 |
| 3.4.2 仿真结果与分析 | 第41-42页 |
| 3.4.3 参数选择 | 第42-43页 |
| 3.5 引入激活机制的非极大值抑制算法 | 第43-44页 |
| 3.5.1 算法描述 | 第43页 |
| 3.5.2 仿真结果与分析 | 第43-44页 |
| 3.6 算法性能综合比较与分析 | 第44-47页 |
| 3.6.1 精度比较与分析 | 第44-47页 |
| 3.6.2 时间复杂度比较与分析 | 第47页 |
| 3.7 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 基于DPM验证的两阶段行人检测算法 | 第48-60页 |
| 4.1 单一检测器的问题 | 第48-49页 |
| 4.2 两阶段目标检测方案 | 第49-51页 |
| 4.2.1 先检测后验证方案 | 第49-50页 |
| 4.2.2 基于目标生成的方案 | 第50-51页 |
| 4.2.3 基于DPM验证的行人检测方案 | 第51页 |
| 4.3 DPM目标检测算法 | 第51-55页 |
| 4.3.1 DPM的特征 | 第52-53页 |
| 4.3.2 DPM的检测模型 | 第53页 |
| 4.3.3 DPM的检测流程 | 第53-55页 |
| 4.4 基于ACF检测和DPM验证的两阶段行人检测算法 | 第55-57页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第57-59页 |
| 4.5.1 精度比较 | 第57-58页 |
| 4.5.2 速度比较 | 第58-59页 |
| 4.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 总结 | 第60-61页 |
| 5.2 展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第69页 |