| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文的研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 研究难点及应对方法 | 第13-14页 |
| 1.5 论文的结构安排 | 第14-15页 |
| 第2章 数字图像基础与人数统计 | 第15-26页 |
| 2.1 图像获取视角 | 第15-16页 |
| 2.2 图像预处理 | 第16-21页 |
| 2.2.1 图像灰度化 | 第16-17页 |
| 2.2.2 图像平滑 | 第17-19页 |
| 2.2.3 图像增强 | 第19-21页 |
| 2.3 人数统计方法 | 第21-25页 |
| 2.3.1 基于先验知识的方法 | 第21-23页 |
| 2.3.2 基于统计知识的方法 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 人头检测 | 第26-51页 |
| 3.1 基于AdaBoost算法的人头检测 | 第26-36页 |
| 3.1.1 训练样本获取 | 第27页 |
| 3.1.2 特征值提取 | 第27-31页 |
| 3.1.3 分类器训练 | 第31-33页 |
| 3.1.4 级联分类器训练 | 第33-35页 |
| 3.1.5 人头检测 | 第35-36页 |
| 3.2 基于头肩边缘特征和AdaBoost改进算法的人头检测 | 第36-47页 |
| 3.2.1 改进AdaBoost算法 | 第38页 |
| 3.2.2 混合高斯背景建模与更新 | 第38-40页 |
| 3.2.3 前景边缘提取 | 第40-43页 |
| 3.2.4 前景提取 | 第43-44页 |
| 3.2.5 基于头肩边缘特征确定头顶点 | 第44-46页 |
| 3.2.6 人头检测 | 第46-47页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第47-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 前景校验与人数统计 | 第51-61页 |
| 4.1 引言 | 第51-52页 |
| 4.2 前景校验 | 第52-56页 |
| 4.2.1 误检测结果剔除 | 第52-53页 |
| 4.2.2 漏检测区域添加 | 第53-56页 |
| 4.3 人数统计 | 第56-57页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第57-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 系统设计与测试分析 | 第61-68页 |
| 5.1 系统设计 | 第61-62页 |
| 5.2 实验环境 | 第62页 |
| 5.3 系统测试与分析 | 第62-67页 |
| 5.3.1 系统界面与使用介绍 | 第62-64页 |
| 5.3.2 测试结果与分析 | 第64-67页 |
| 5.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 第6章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 总结 | 第68-69页 |
| 6.2 展望 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第75页 |
| A 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第75页 |
| B 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第75页 |