基于DPM的行人检测和行人特征提取算法研究



基于DPM的行人检测和行人特征提取算法研究

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基于DPM的行人检测和行人特征提取算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-14页
第一章绪论	第14-19页
1.1 论文的相关背景及研究意义	第14-15页
1.2 国内外研究现状	第15-17页
1.3 论文的研究内容与章节安排	第17-19页
1.3.1 论文的研究内容	第17-18页
1.3.2 论文的章节安排	第18-19页
第二章基于HOG特征和DPM的行人检测算法	第19-32页
2.1 可变形部件模型(DPM)简介	第19页
2.2 HOG特征和增强的HOG特征	第19-24页
2.2.1 传统HOG特征	第19-21页
2.2.2 增强的HOG特征	第21-24页
2.3 单一星型模型及其参数化表示	第24-26页
2.3.1 滤波器和特征金字塔	第24-25页
2.3.2 线性得分公式	第25-26页
2.4 混合模型及模型训练	第26-28页
2.4.1 混合模型初始化	第26-27页
2.4.2 训练混合模型	第27-28页
2.5 模型匹配与目标检测	第28-29页
2.6 DPM存在的主要问题分析	第29-31页
2.6.1 HOG特征的缺陷	第29-30页
2.6.2 目标遮挡问题	第30-31页
2.7 本章小结	第31-32页
第三章基于HLC特征和改进DPM模型的行人检测	第32-49页
3.1 纹理特征	第32-35页
3.1.1 传统LBP	第32-33页
3.1.2 等价模式LBP	第33-34页
3.1.3 旋转不变的LBP	第34页
3.1.4 旋转不变的等价模式LBP	第34-35页
3.2 颜色特征	第35-41页
3.2.1 颜色特征的选择	第35-39页
3.2.2 CN-S颜色自相似特征	第39-41页
3.3 HLC融合特征	第41页
3.4 加权部件模型	第41-43页
3.4.1 加权部件模型的参数化表示	第42页
3.4.2 权值选择	第42-43页
3.5 实验结果与分析	第43-48页
3.5.1 数据集选择	第43页
3.5.2 特征融合检测实验结果及分析	第43-45页
3.5.3 加权部件检测实验结果及分析	第45-48页
3.6 本章小结	第48-49页
第四章基于行人检测结果的人体特征取	第49-69页
4.1 基于JND的直方图均衡算法	第49-52页
4.1.1 JND_HE算法的出	第49-50页
4.1.2 JND_HE算法流程	第50-52页
4.2 基于Grabcut的行人分割	第52-56页
4.2.1 Grabcut分割算法	第52-53页
4.2.2 基于行人检测结果和GrabCut的行人分割	第53-55页
4.2.3 基于行人分割结果的上下半身分割模型	第55-56页
4.3 基于CN特征的衣服颜色识别	第56-57页
4.4 行人衣服纹理检测	第57-67页
4.4.1 完整LBP特征及其改进	第57-60页
4.4.2 旋转不变的HOG特征	第60-64页
4.4.3 本文所用特征	第64页
4.4.4 基于SAE的纹理分类	第64-67页
4.5 实验结果及分析	第67-68页
4.5.1 数据集选择	第67页
4.5.2 颜色特征取和识别实验	第67-68页
4.5.3 纹理特征取和识别实验	第68页
4.6 本章小结	第68-69页
第五章结合DPM部件位置和超像素标签的行人相关特征取	第69-80页
5.1 基于DPM的人体部件位置估计	第69-72页
5.2 超像素划分	第72-73页
5.3 结合部件位置和超像素划分的区域标签	第73-75页
5.3.1 部件位置表示	第74页
5.3.2 区域标签估计	第74-75页
5.4 区域标签实验结果与分析	第75-76页
5.5 结合区域标签的人体分割和相关特征取	第76-77页
5.6 行人分割和相关特征取实验结果与分析	第77-79页
5.7 本章小结	第79-80页
第六章行人检测系统设计与实现	第80-88页
6.1 行人检测系统概述	第80页
6.2 系统结构和功能	第80-84页
6.2.1 硬件部分	第81页
6.2.2 软件部分	第81-84页
6.3 系统客户端界面及操作	第84-86页
6.4 系统性能测试	第86-87页
6.5 本章小结	第87-88页
第七章总结与展望	第88-90页
7.1 论文工作总结	第88-89页
7.2 未来工作展望	第89-90页
致谢	第90-91页
参考文献	第91-95页
攻硕期间研究成果	第95-96页

本篇论文共96页，点击这进入下载页面。

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