| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状与分析 | 第15-18页 |
| 1.3 本文的主要内容和组织结构 | 第18-20页 |
| 1.3.1 本文的主要内容 | 第18-19页 |
| 1.3.2 本文的组织结构 | 第19-20页 |
| 第二章 相关技术与理论基础 | 第20-28页 |
| 2.1 基于运动分析的行人检测 | 第20-21页 |
| 2.2 基于统计分类的行人检测 | 第21-27页 |
| 2.2.1 Haar特征 | 第22页 |
| 2.2.2 HOG特征 | 第22-23页 |
| 2.2.3 LBP特征 | 第23-25页 |
| 2.2.4 SIFT特征 | 第25-26页 |
| 2.2.5 人体特征比较 | 第26-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于Haar和HOG的人头检测 | 第28-47页 |
| 3.1 样本的采集和预处理 | 第28-29页 |
| 3.2 Haar特征人头分类器 | 第29-34页 |
| 3.2.1 Adaboost基本原理 | 第29-30页 |
| 3.2.2 改进的Adaboost | 第30-31页 |
| 3.2.3 改进的Adaboost训练Haar分类器 | 第31-34页 |
| 3.3 HOG特征人头分类器 | 第34-38页 |
| 3.3.1 支持向量机SVM | 第34-36页 |
| 3.3.2 HOG特征人头分类器的训练过程 | 第36-38页 |
| 3.4 基于Haar和HOG的人头检测 | 第38-41页 |
| 3.4.1 检测图像预处理 | 第38-40页 |
| 3.4.2 人头检测 | 第40-41页 |
| 3.5 人头检测实验及分析 | 第41-47页 |
| 第四章 基于时空相关分析的行人流量统计 | 第47-55页 |
| 4.1 行人统计 | 第47-51页 |
| 4.1.1 人头聚类及初始化 | 第48-50页 |
| 4.1.2 行人头模型更新 | 第50页 |
| 4.1.3 行人计数 | 第50-51页 |
| 4.2 行人统计实验与分析 | 第51-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 工作总结 | 第55-56页 |
| 5.2 工作展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第61-62页 |