基于双人体可变形部件模型的深层人体检测



基于双人体可变形部件模型的深层人体检测

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基于双人体可变形部件模型的深层人体检测

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-9页
第1章绪论	第9-17页
· 课题研究背景及意义	第9-10页
· 国内外研究发展现状	第10-13页
· 基于底层的特征提取	第10-12页
· 基于组合特征的特征提取	第12页
· 基于深度学习的特征提取	第12-13页
· 现阶段存在的问题	第13-14页
· 本文主要工作及安排	第14-17页
· 主要工作内容	第14-15页
· 本文组织结构	第15-17页
第2章可变形部件模型和深层模型的基本原理	第17-30页
· 人体检测算法流程	第17页
· 可变形部件模型及人体检测	第17-23页
· 检测算法概述	第17-19页
· 可变形部件模型	第19-20页
· 负样本难例	第20-21页
· 模型训练过程	第21-22页
· 模型匹配过程	第22-23页
· 深层模型及人体检测	第23-28页
· 检测算法概述	第23-24页
· 深层模型	第24-27页
· 模型训练及匹配过程	第27-28页
· 模型在人体检测中的应用	第28-30页
第3章图像样本预处理及评价方法	第30-37页
· 图像数据库简介	第30-32页
· INRIA数据库	第30-31页
· Caltech-USA数据库	第31-32页
· 数据库预处理	第32-34页
· 单人体训练集	第32-33页
· 双人体训练集	第33-34页
· 评价方法	第34-36页
· 混淆矩阵	第34-35页
· ROC曲线	第35页
· DET曲线	第35-36页
· 本章小结	第36-37页
第4章基于双人体可变形部件模型的人体检测算法	第37-48页
· 检测算法概述	第37-38页
· 模型训练	第38-41页
· 特征金字塔尺度	第38-39页
· 结果分析	第39-41页
· 模型匹配及融合	第41-43页
· 模型匹配	第41-42页
· 分区域匹配结果融合	第42-43页
· 实验结果与分析	第43-46页
· 阈值调节实验	第44页
· 算法对比实验	第44-46页
· 本章小结	第46-48页
第5章基于双人体深层模型的人体检测算法	第48-57页
· 检测算法概述	第48-49页
· 模型训练	第49-51页
· 图像预处理	第49-50页
· 双人体拆分及部件组合	第50-51页
· 卷积神经网络结构	第51页
· 检测窗口的确认与判别	第51-53页
· 窗口组成	第51-52页
· 窗口确认	第52-53页
· 实验结果与分析	第53-56页
· 阈值调节实验	第53-54页
· 算法对比实验	第54-56页
· 本章小结	第56-57页
第6章总结与展望	第57-59页
· 总结	第57页
· 展望	第57-59页
参考文献	第59-64页
致谢	第64页

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