| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 目标跟踪与行人跟踪的研究和发展现状 | 第13-14页 |
| 1.2.1 目标跟踪的概述 | 第13页 |
| 1.2.2 行人跟踪的概述 | 第13-14页 |
| 1.3 行人跟踪的一般方法 | 第14-17页 |
| 1.4 行人跟踪中的难点 | 第17-18页 |
| 1.5 本文的研究工作及组织结构 | 第18-20页 |
| 第二章 中值光流法 | 第20-35页 |
| 2.1 引言 | 第20-23页 |
| 2.1.1 运动场与光流场 | 第20-21页 |
| 2.1.2 光流约束方程 | 第21-23页 |
| 2.2 传统光流算法 | 第23-26页 |
| 2.2.1 Horn-Schunck光流法 | 第23-25页 |
| 2.2.2 Lucas-Kanade算法的主要思想 | 第25-26页 |
| 2.3 本文跟踪部分涉及算法 | 第26-31页 |
| 2.3.1 基于Lucas-Kanade算法的改进算法 | 第26-29页 |
| 2.3.2 基于区域匹配的光流法 | 第29页 |
| 2.3.3 特征光流法 | 第29-30页 |
| 2.3.4 Harris角点提取 | 第30-31页 |
| 2.4 本文提出的光流算法 | 第31-34页 |
| 2.4.1 结合自检器的光流跟踪 | 第31-32页 |
| 2.4.2 自检器的跟踪原理 | 第32-33页 |
| 2.4.3 实验结果及分析 | 第33-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 基于HOG特征和SVM的行人检测器 | 第35-51页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 传统行人检测方法 | 第35-37页 |
| 3.3 基于HOG和SVM的行人检测算法 | 第37-47页 |
| 3.3.1 HOG特征提取 | 第37-39页 |
| 3.3.2 HOG特征的优点 | 第39页 |
| 3.3.3 支持向量机的原理 | 第39-47页 |
| 3.4 基于HOG特征和支持向量机的行人检测 | 第47-50页 |
| 3.4.1 行人检测器的参数 | 第47页 |
| 3.4.2 数据集 | 第47-48页 |
| 3.4.3 检测器训练方法 | 第48页 |
| 3.4.4 实验结果及分析 | 第48-50页 |
| 3.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 基于深度模型的行人检测器 | 第51-63页 |
| 4.1 引言 | 第51-52页 |
| 4.2 深度模型简介 | 第52-53页 |
| 4.3 基于深度模型的行人检测器 | 第53-59页 |
| 4.3.1 算法模型概述 | 第53-54页 |
| 4.3.2 图像数据的预处理 | 第54页 |
| 4.3.3 卷积层与池化层 | 第54-55页 |
| 4.3.4 生成部位形变特征图 | 第55-56页 |
| 4.3.5 形变估计层 | 第56-58页 |
| 4.3.6 可见性估计和分类器 | 第58-59页 |
| 4.3.7 训练方法 | 第59页 |
| 4.3.8 实验结果 | 第59页 |
| 4.4 组合行人检测器 | 第59-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 融合行人检测器和颜色模型的行人跟踪方法 | 第63-81页 |
| 5.1 引言 | 第63-64页 |
| 5.2 颜色直方图 | 第64-68页 |
| 5.2.1 颜色空间 | 第64-67页 |
| 5.2.2 颜色直方图 | 第67页 |
| 5.2.3 直方图相似度的计算 | 第67-68页 |
| 5.3 融合行人检测器和颜色模型的行人跟踪 | 第68-74页 |
| 5.3.1 算法框架 | 第68-70页 |
| 5.3.2 行人检测器 | 第70-71页 |
| 5.3.3 光流跟踪器 | 第71-72页 |
| 5.3.4 具有辨识力的颜色模型 | 第72-73页 |
| 5.3.5 模型的更新策略 | 第73-74页 |
| 5.4 实验结果分析 | 第74-78页 |
| 5.4.1 跟踪误差分析 | 第74-77页 |
| 5.4.2 实时性分析 | 第77-78页 |
| 5.5 实验结果展示 | 第78-80页 |
| 5.6 本章小结 | 第80-81页 |
| 第六章 结论 | 第81-83页 |
| 6.1 全文总结 | 第81-82页 |
| 6.2 后续研究工作 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第88-89页 |