基于光场相机的二维虚假行人识别
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 光场相机研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 行人识别研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 研究目的 | 第13-14页 |
| 1.4 研究工作与论文结构 | 第14-16页 |
| 1.4.1 研究工作 | 第14页 |
| 1.4.2 论文结构 | 第14-16页 |
| 第二章 光场成像理论与光学模型 | 第16-24页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 光场定义 | 第16-18页 |
| 2.3 光场获取方式 | 第18-21页 |
| 2.3.1 按照光场获取方式划分 | 第18-19页 |
| 2.3.2 按照光学系统结构组成划分 | 第19-21页 |
| 2.4 光场积分成像与数字重聚焦原理 | 第21-23页 |
| 2.4.1 光场积分成像 | 第21页 |
| 2.4.2 数字重聚焦 | 第21-23页 |
| 2.5 光场相机聚焦与散焦 | 第23页 |
| 2.6 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 行人光场数据集建立 | 第24-34页 |
| 3.1 行人数据集对算法研究与评价意义 | 第24页 |
| 3.2 现有数据集介绍 | 第24-28页 |
| 3.2.1 INRIA数据集 | 第24-25页 |
| 3.2.2 TUD数据集 | 第25-26页 |
| 3.2.3 VOC2007数据集 | 第26-27页 |
| 3.2.4 Caltech数据集 | 第27-28页 |
| 3.3 现有数据集下识别结果展示 | 第28-30页 |
| 3.4 本文行人光场数据集建立介绍 | 第30-33页 |
| 3.4.1 采集内容 | 第30-31页 |
| 3.4.2 实验设备 | 第31-32页 |
| 3.4.3 样本展示 | 第32-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于HOG与SVM行人识别研究 | 第34-48页 |
| 4.1 HOG | 第34-36页 |
| 4.2 SVM | 第36-39页 |
| 4.3 HOG-SVM行人识别方案 | 第39-40页 |
| 4.4 实验与结果分析 | 第40-46页 |
| 4.4.1 核函数选取 | 第40页 |
| 4.4.2 不同场景下识别结果分析 | 第40-42页 |
| 4.4.3 8×8Cell结果分析 | 第42-44页 |
| 4.4.4 4×4Cell结果分析 | 第44-45页 |
| 4.4.5 2×2Cell结果分析 | 第45-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-48页 |
| 第五章 基于LBP与SVM行人识别研究 | 第48-54页 |
| 5.1 LBP | 第48-50页 |
| 5.2 LBP-SVM行人识别方案 | 第50页 |
| 5.3 实验与结果分析 | 第50-52页 |
| 5.3.1 核函数选取 | 第50页 |
| 5.3.2 识别结果 | 第50-52页 |
| 5.4 实验流程分析 | 第52-53页 |
| 5.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 总结 | 第54-55页 |
| 6.2 展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
