| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-21页 |
| ·课题研究的背景与意义 | 第8-10页 |
| ·行人检测与跟踪面临有困难和挑战 | 第10-11页 |
| ·相关研究进展 | 第11-19页 |
| ·行人目标检测的相关研究进展 | 第11-15页 |
| ·行人目标跟踪的相关研究进展 | 第15-19页 |
| ·本文的主要工作与研究思路 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第二章 行人目标检测方法研究 | 第21-35页 |
| ·运动目标检测的基本方法 | 第21-25页 |
| ·基于统计方法的行人目标检测 | 第25-28页 |
| ·用于行人检测的特征的分析 | 第28-34页 |
| ·类Haar特征 | 第28-31页 |
| ·Shapelet特征 | 第31-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 基于融合分类器的行人目标检测方法研究 | 第35-51页 |
| ·级联分类器及其性能的分析 | 第35-40页 |
| ·本文的Adaboost算法 | 第35-37页 |
| ·级联分类器 | 第37-38页 |
| ·级联分类器的性能分析 | 第38-40页 |
| ·分类器融合方法 | 第40-45页 |
| ·分类器融合策略 | 第40-43页 |
| ·融合分类器方法的性能分析 | 第43-45页 |
| ·行人目标检测的前景标注方法 | 第45-46页 |
| ·实验结果及分析 | 第46-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 改进的Mean Shift人体目标跟踪算法研究 | 第51-64页 |
| ·均值偏移算法(Mean Shift)基本原理 | 第51-56页 |
| ·核密度估计及Mean Shift向量 | 第52-54页 |
| ·Mean Shift算法在行人目标跟踪中的应用 | 第54-56页 |
| ·Mean Shift算法的分析 | 第56-58页 |
| ·Mean Shift算法中模板更新算法的改进 | 第58-60页 |
| ·实验结果及分析 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |