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基于RPN网络的行人检测方法研究
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基于RPN网络的行人检测方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第11-13页
缩略语对照表第13-16页
第一章 绪论第16-28页
　　　　1.1 研究背景及意义第16-17页
　　　　1.2 国内外研究现状第17-24页
　　　　　　　　1.2.1 传统的基于手工特征的行人检测算法第19-20页
　　　　　　　　1.2.2 基于卷积神经网络的行人检测算法第20-24页
　　　　1.3 行人检测难点第24-26页
　　　　1.4 本文研究内容与章节安排第26-28页
第二章 基础知识概述第28-46页
　　　　2.1 DPM算法介绍第28-36页
　　　　　　　　2.1.1 DPM算法模型结构第28-29页
　　　　　　　　2.1.2 SVM分类器第29-33页
　　　　　　　　2.1.3 Latent SVM第33-34页
　　　　　　　　2.1.4 增强HOG特征第34-35页
　　　　　　　　2.1.5 DPM算法检测过程第35-36页
　　　　2.2 卷积神经网络结构介绍第36-41页
　　　　　　　　2.2.1 卷积层第36-37页
　　　　　　　　2.2.2 池化层第37-38页
　　　　　　　　2.2.3 全连接层与Softmax第38页
　　　　　　　　2.2.4 激活函数第38-41页
　　　　2.3 常用行人数据集第41-43页
　　　　2.4 评价指标第43-44页
　　　　2.5 小结第44-46页
第三章 基于RPN网络和快速特征金字塔模型的行人检测第46-68页
　　　　3.1 引言第46页
　　　　3.2 DPM模型分析第46-49页
　　　　3.3 基于快速特征金字塔模型的行人检测第49-59页
　　　　　　　　3.3.1 Gabor特征提取第50-51页
　　　　　　　　3.3.2 主能量方向分析第51-52页
　　　　　　　　3.3.3 快速特征金字塔模型第52-54页
　　　　　　　　3.3.4 响应生成第54-55页
　　　　　　　　3.3.5 算法步骤与流程图第55-56页
　　　　　　　　3.3.6 实验结果与分析第56-59页
　　　　3.4 基于RPN网络和DPM模型的行人检测第59-67页
　　　　　　　　3.4.1 深度特征提取第60页
　　　　　　　　3.4.2 RPN网络获取行人目标候选区域第60-62页
　　　　　　　　3.4.3 深度特征响应第62页
　　　　　　　　3.4.4 算法步骤与流程图第62-63页
　　　　　　　　3.4.5 实验结果与分析第63-67页
　　　　3.5 小结第67-68页
第四章 基于层状RPN网络和相关滤波的行人检测第68-82页
　　　　4.1 引言第68-69页
　　　　4.2 层状RPN网络第69-70页
　　　　4.3 相关滤波第70-74页
　　　　4.4 框回归第74-75页
　　　　4.5 算法步骤与流程图第75-76页
　　　　4.6 实验结果与分析第76-79页
　　　　4.7 小结第79-82页
第五章 总结和展望第82-84页
　　　　5.1 研究总结第82页
　　　　5.2 研究展望第82-84页
参考文献第84-88页
致谢第88-90页
作者简介第90-91页

本篇论文共91页，点击这进入下载页面。
 
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