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面向行人检测的组合分类计算模型与应用研究
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面向行人检测的组合分类计算模型与应用研究
论文目录
 
摘要第1-7 页
ABSTRACT第7-13 页
第1章 引言第13-25 页
　　· 研究背景第13-14 页
　　· 行人检测技术简介第14-21 页
　　　　· 用于行人检测的传感器第14-16 页
　　　　· 行人检测的一般技术框架第16-17 页
　　　　· 分类算法研究在行人检测系统中的重要性第17-19 页
　　　　· 行人检测系统性能评价标准第19-21 页
　　· 本文的工作及创新之处第21-22 页
　　　　· 本文工作介绍第21 页
　　　　· 本文工作的创新处及特色第21-22 页
　　· 本文结构与内容安排第22-25 页
　　　　· 本文结构第22-24 页
　　　　· 内容安排第24-25 页
第2章 行人检测系统研究现状调研与分析第25-53 页
　　· 行人检测系统研究现状第25-33 页
　　　　· 几个典型的行人检测原型系统第25-27 页
　　　　· 目前主流的基于视觉传感器的行人检测方法第27-31 页
　　　　· 目前主流的基于其它传感器/多传感器融合的行人检测方法第31-33 页
　　· 面向行人检测的分类技术研究现状第33-46 页
　　　　· 采用单一分类器的方法第33-34 页
　　　　· 采用多分类器组合的方法第34-35 页
　　　　· 与分类检测相关的支撑技术研究现状第35-46 页
　　· 现有工作与其他技术的不足与可能的改进思路第46-48 页
　　· 主要研究队伍和现阶段成果第48-52 页
　　　　· 主要研究队伍第48-49 页
　　　　· 现有的一些行人检测系统及性能第49-52 页
　　· 本章小结第52-53 页
第3章 面向行人检测的组合分类计算模型与分析第53-73 页
　　· 组合分类计算模型的引入动机第53-59 页
　　　　· 引入动机第53-55 页
　　　　· 树状组合分类计算模型的几个基础第55-59 页
　　· 组合分类计算模型描述第59-69 页
　　　　· 树状组合分类模型第59-64 页
　　　　· 组合分类模型的参数计算模型与方法第64-69 页
　　· 模型的特点分析第69-72 页
　　　　· 组合分类计算模型总结第69-71 页
　　　　· 组合分类计算模型特点第71-72 页
　　· 本章小结第72-73 页
第4章 面向行人检测的组合分类计算模型应用方法研究第73-107 页
　　· 模型验证与分析第73-80 页
　　　　· 组合分类模型验证第73 页
　　　　· 计算模型验证第73-80 页
　　· 模型实现策略与算法第80-99 页
　　　　· 模型实现策略第80-83 页
　　　　· 模型的实现算法第83-99 页
　　· 树状组合分类器检测结果及性能对比第99-105 页
　　　　· 测试环境第99-100 页
　　　　· 检测过程第100-101 页
　　　　· 测试结果第101-104 页
　　　　· 与主流分类器性能对比第104-105 页
　　· 本章小结第105-107 页
第5章 基于组合分类计算模型的行人检测系统及应用第107-117 页
　　· 基于PC计算平台的离线行人检测算法验证系统第107-112 页
　　· 基于DSP计算平台的在线行人检测原型系统第112-116 页
　　· 本章小结第116-117 页
第6章 结束语第117-119 页
　　· 本文工作总结第117-118 页
　　· 进一步研究思路第118-119 页
参考文献第119-127 页
图索引第127-129 页
表索引第129-131 页
致谢第131-133 页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第133-135 页

本篇论文共135页，点击这进入下载页面。
 
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