实时视频中的人头检测方法研究



实时视频中的人头检测方法研究

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实时视频中的人头检测方法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第一章绪论	第9-15页
1.1 概述	第9页
1.2 研究背景及意义	第9-12页
1.3 国内外研究现状	第12-13页
1.4 论文主要工作和组织结构	第13-15页
第二章基于改进的卡尔曼滤波与阴影抑制的运动区域提取	第15-31页
2.1 概述	第15页
2.2 常用建模方法分析	第15-20页
2.2.1 背景差分法	第16-17页
2.2.2 单高斯背景建模	第17-18页
2.2.3 混合高斯背景建模	第18-20页
2.3 改进的卡尔曼滤波建模法	第20-24页
2.3.1 卡尔曼滤波原理	第20-21页
2.3.2 卡尔曼离散模型的建立	第21-22页
2.3.3 改进的Kg取值法	第22-23页
2.3.4 实验结果	第23-24页
2.4 图像的阴影抑制	第24-30页
2.4.1 HSV色彩模型	第25-27页
2.4.1.1 实验结果	第26-27页
2.4.2 形态学算子去噪	第27-30页
2.4.2.1 实验结果	第29-30页
2.5 本章小节	第30-31页
第三章基于多尺度协同的人头检测方法	第31-47页
3.1 概述	第31-32页
3.2 特征描述符	第32-35页
3.2.1 HOG特征提取	第33-35页
3.3 支持向量机	第35-37页
3.4 分类器的离线训练	第37-40页
3.4.1 正负样本采集	第37-38页
3.4.2 尺寸归一化	第38-40页
3.5 实时目标检测	第40-42页
3.5.1 多尺度分析	第40-41页
3.5.2 窗口融合分析	第41-42页
3.6 实验及结果分析	第42-45页
3.7 本章小节	第45-47页
第四章基于GPU_CPU异构并行加速的人头检测方法	第47-55页
4.1 概述	第47-48页
4.2 基于CPU的HOG特征提取分析	第48页
4.3 CUDA平台简述	第48-50页
4.4 基于GPU的HOG特征提取分析	第50-53页
4.4.1 梯度的并行化计算	第50-51页
4.4.2 梯度直方图的构建	第51页
4.4.3 直方图归一化	第51-52页
4.4.4 HOG特征描述符提取	第52-53页
4.5 实验及结果分析	第53-54页
4.6 本章小节	第54-55页
第五章总结与展望	第55-57页
5.1 工作总结	第55-56页
5.2 未来展望	第56-57页
参考文献	第57-62页
攻读硕士学位期间的研究成果	第62-63页
致谢	第63页

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