基于机器学习的行人检测关键技术研究



基于机器学习的行人检测关键技术研究

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基于机器学习的行人检测关键技术研究

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
第一章绪论	第8-15页
1.1 研究背景	第8-9页
1.2 研究现状	第9-10页
1.3 研究难点	第10-14页
1.4 论文组织	第14-15页
第二章基于机器学习的行人检测综述	第15-29页
2.1 引言	第15-16页
2.2 基于整体特征的方法	第16-23页
2.2.1 小波特征	第16-17页
2.2.2 边缘模板	第17-19页
2.2.3 hog 特征	第19-20页
2.2.4 edgelet 特征	第20-21页
2.2.5 shapelet 特征	第21-23页
2.3 基于多部位的方法	第23-26页
2.3.1 自适应组合分类器	第23-24页
2.3.2 基于贝叶斯推断的组合算法	第24-26页
2.3.3 隐式形状模型	第26页
2.4 基于多视角的方法	第26-28页
2.5 小结	第28-29页
第三章基于boosted cascade 的物体检测	第29-38页
3.1 引言	第29页
3.2 boosted cascade 算法框架	第29-35页
3.2.1 积分图片与矩形特征	第30-32页
3.2.2 adaboost 算法	第32-34页
3.2.3 cascade 级联分类器	第34-35页
3.3 boosted cascade 的改进	第35-36页
3.4 boosted cascade 在行人检测中的应用	第36-37页
3.5 小结	第37-38页
第四章基于boosted cascade 的行人检测	第38-46页
4.1 引言	第38页
4.2 特征的改进	第38-40页
4.3 boosting 算法的改进	第40-42页
4.4 弱分类器的设计	第42-45页
4.5 小结	第45-46页
第五章总结与展望	第46-47页
参考文献	第47-52页
附录	第52-53页
致谢	第53-54页
攻读硕士期间发表论文	第54-56页

本篇论文共56页，点击这进入下载页面。

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