复杂背景下的头肩像检测与定位



复杂背景下的头肩像检测与定位

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复杂背景下的头肩像检测与定位

论文目录
1 绪论	第1-11 页
· 课题研究的意义	第7 页
· 国内外的研究状况	第7-9 页
· 应用领域	第9 页
· 研究目标及研究内容	第9-10 页
· 章节安排	第10-11 页
2 基于支持向量机的头肩像检测	第11-34 页
· 引言	第11-12 页
· 统计学习理论	第12-15 页
· VC维	第12-13 页
· 推广性的界	第13-14 页
· 结构风险最小化	第14-15 页
· 支持向量机	第15-23 页
· 最优超平面	第16-17 页
· 线性支持向量机	第17-20 页
· 非线性支持向量机	第20-23 页
· 支持向量机的学习算法	第23 页
· 支持向量机的训练算法	第23-28 页
· 基于支持向量机的头肩像检测方法	第28-31 页
· 样本收集	第29-30 页
· 预处理	第30-31 页
· 应用小波变换提取特征	第31-32 页
· 复合SVM分类器	第32-34 页
3 动态头肩像检测方法	第34-44 页
· 复杂背景下运动人体的提取	第34-41 页
· 引言	第34-35 页
· 图像的预处理	第35-36 页
· 图像的差分	第36-37 页
· 差分图像中的残余静态景物的去除	第37-38 页
· 多尺度静态边缘检测	第38-41 页
· 吻合边缘的求取	第41 页
· 剔除短线	第41 页
· 以支持向量机为核心的动态头肩像检测	第41-44 页
4 实验结果	第44-48 页
5 结论与展望	第48-50 页
· 本文主要工作总结	第48 页
· 工作展望	第48-50 页
参考文献	第50-54 页
附录1	第54-55 页
附录2	第55-56 页
致谢	第56-58 页

本篇论文共58页，点击这进入下载页面。

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