| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究意义与背景 | 第8-9页 |
| 1.2 行人检测研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文的主要内容及章节安排 | 第11-14页 |
| 第2章 基于相位信息行人检测方法研究 | 第14-26页 |
| 2.1 HOP特征提取 | 第15-19页 |
| 2.1.1 相位一致性 | 第15-17页 |
| 2.1.2 基于Log-Gabor滤波器的相位一致性特征提取 | 第17-19页 |
| 2.2 分类器算法 | 第19-24页 |
| 2.2.1 支持向量机原理 | 第19-20页 |
| 2.2.2 线性可分 | 第20-22页 |
| 2.2.3 线性不可分 | 第22页 |
| 2.2.4 特征空间与核函数 | 第22-24页 |
| 2.3 实验结果及分析 | 第24-26页 |
| 第3章 HOP特征与HOG特征融合提取 | 第26-40页 |
| 3.1 HOG特征与HOP特征融合提取 | 第31-37页 |
| 3.1.1 HOG特征 | 第31-36页 |
| 3.1.2 融合特征提取 | 第36-37页 |
| 3.2 实验结果及分析 | 第37-40页 |
| 第4章 基于特征融合的行人检测研究 | 第40-52页 |
| 4.1 运动信息与HOPG特征结合的目标检测方法 | 第40-47页 |
| 4.1.1 运动信息目标检测方法研究 | 第40-46页 |
| 4.1.2 HOPG特征与光流特征结合的行人检测 | 第46-47页 |
| 4.2 实验结果及分析 | 第47-52页 |
| 第5章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 总结 | 第52页 |
| 5.2 展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-60页 |
| 致谢 | 第60页 |