| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 注释表 | 第9-10页 |
| 缩略词 | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 课题背景与研究意义 | 第11-14页 |
| 1.1.1 课题背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-14页 |
| 1.2 视频人数统计技术研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 运动目标检测 | 第14-15页 |
| 1.2.2 运动目标跟踪 | 第15-16页 |
| 1.2.3 运动目标计数 | 第16-17页 |
| 1.3 本文结构安排 | 第17-18页 |
| 第二章 视频人数统计相关理论 | 第18-30页 |
| 2.1 灰度直方图和局部特征算子 | 第18-19页 |
| 2.1.1 灰度直方图 | 第18页 |
| 2.1.2 局部特征算子 | 第18-19页 |
| 2.2 Gibbs 抽样 | 第19-25页 |
| 2.3 SVM 分类器 | 第25-29页 |
| 2.3.1 支持向量机基本概念 | 第25-26页 |
| 2.3.2 线性支持向量机 | 第26-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 人头对象检测 | 第30-38页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 基于 CENTRIST-LBP 的人头对象特征提取算法 | 第30-35页 |
| 3.2.1 CENTRIST 特征描述子 | 第30-34页 |
| 3.2.2 LBP 特征描述子 | 第34-35页 |
| 3.3 帧图像人头对象检测 | 第35-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 人头对象计数 | 第38-52页 |
| 4.1 引言 | 第38-39页 |
| 4.2 人头对象跟踪 | 第39-41页 |
| 4.2.1 基于矩形区域的运动轨迹表示 | 第39-40页 |
| 4.2.2 基于矩形区域的运动目标跟踪算法 | 第40-41页 |
| 4.3 人头对象的运动轨迹聚类分析与计数 | 第41-45页 |
| 4.3.1 基于 DFT 系数的轨迹特征表示 | 第42页 |
| 4.3.2 基于 DPMM 的轨迹聚类 | 第42-45页 |
| 4.4 实验设计与结果 | 第45-51页 |
| 4.4.1 实验环境和设置 | 第45-47页 |
| 4.4.2 实验结果和分析 | 第47-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 本文总结 | 第52-53页 |
| 5.2 研究展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第61页 |