| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·课题背景和意义 | 第7-8页 |
| ·本文的主要工作 | 第8-9页 |
| ·本文的章节安排 | 第9-11页 |
| 第二章 物体检测与识别的主要方法 | 第11-21页 |
| ·物体检测的主要方法 | 第11-15页 |
| ·基于图像分割的物体检测方法 | 第11-13页 |
| ·基于机器学习的物体检测方法 | 第13-14页 |
| ·基于特征点的物体检测方法 | 第14-15页 |
| ·基于背景减除的物体检测方法 | 第15页 |
| ·物体识别的主要方法 | 第15-19页 |
| ·基于几何特征的识别方法 | 第15-16页 |
| ·神经网络方法 | 第16-17页 |
| ·线性子空间方法 | 第17-18页 |
| ·基于颜色特征的识别方法 | 第18页 |
| ·支持向量机的方法 | 第18-19页 |
| ·隐马尔可夫模型方法 | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-21页 |
| 第三章 基于人脸检测及衣服边缘检测的衣服检测方法 | 第21-37页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·人脸检测基础上的衣服区域粗定位 | 第21-25页 |
| ·AdaBoost 人脸检测 | 第21-24页 |
| ·衣服区域粗定位 | 第24-25页 |
| ·衣服边缘检测 | 第25-28页 |
| ·Canny边缘检测 | 第26-27页 |
| ·衣服边缘检测结果分析 | 第27-28页 |
| ·衣服区域准确定位 | 第28-33页 |
| ·基于边界跟踪的衣服轮廓提取算法 | 第28-30页 |
| ·基于全局衣服边缘的衣服区域定位方法 | 第30-31页 |
| ·基于局部衣服边缘的衣服区域定位方法 | 第31-33页 |
| ·实验结果 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第四章 基于PCA分析和颜色直方图分析的衣服识别方法 | 第37-59页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·基于子空间的衣服识别算法 | 第37-43页 |
| ·常见的子空间分析算法 | 第37-40页 |
| ·基于 PCA 主成分分析的衣服识别算法 | 第40-43页 |
| ·基于颜色特征的衣服识别算法 | 第43-51页 |
| ·常用的颜色空间介绍 | 第43-45页 |
| ·颜色特征的提取方法 | 第45-47页 |
| ·基于颜色直方图的衣服识别算法 | 第47-51页 |
| ·基于颜色直方图和 PCA 主成分分析相结合的衣服识别算法 | 第51-54页 |
| ·特征提取阶段 | 第52页 |
| ·识别阶段 | 第52-53页 |
| ·权值的确定 | 第53-54页 |
| ·实验结果 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |