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基于视频的室内人数统计方法的研究与实现

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

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