基于自适应特征的人体检测方法研究

摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-9页
第1章 绪论	第9-13页
·课题研究的意义及背景	第9-10页
·课题的国内外研究现状	第10-11页
·本文的主要工作	第11页
·论文的组织结构	第11-13页
第2章 基于头肩特征的人体检测	第13-35页
·视频图像的预处理	第14-15页
·视频中运动目标的检测	第15-19页
·背景差分法	第15-18页
·帧间差分法	第18-19页
·运动目标的后处理	第19-24页
·头肩模型的建立	第24-33页
·垂直投影直方图的建立	第24-27页
·水平投影直方图的建立	第27-28页
·头肩模型的特征向量	第28-33页
·实验结果及分析	第33-35页
第3章 基于脸部特征的人体检测	第35-44页
·人脸检测的研究方法	第35-37页
·Adaboost目标分类算法简介	第37-39页
·Haar特征简介	第37-38页
·Adaboost分类器	第38-39页
·人脸检测在OpenCV中的实现	第39-42页
·OpenCV概述	第39-40页
·人脸检测在OpenCV中的实现	第40-42页
·实验结果及分析	第42-44页
第4章 基于自适应特征的人体检测及其实现	第44-60页
·基于特征的人体检测研究方法	第44-45页
·自适应准则的建立	第45-48页
·基于运动距离的特征选取	第48-52页
·基于环境亮度的特征选取	第52-54页
·基于运动方向的特征选取	第54-56页
·实验结果及分析	第56-60页
第5章 总结与展望	第60-61页
·工作总结	第60页
·研究展望	第60-61页
参考文献	第61-64页
致谢	第64-65页
研究生履历	第65页