基于边缘对称性和类等价二值模式行人检测方法的研究

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景及其意义

1．2 研究现状

1．2．1 国内外行人检测的研究概况

1．2．2 行人检测所面I临的挑战

1．3 主要工作及论文的研究内容

1．4 论文的组织结构

第2章 行人特征及其描述

2．1 Haar-Like特征

2．1．1 Haar-Like特征简介

2．1．2 Haar-Like特征计算

2．1．3 实验结果与分析

2．2 HOG特征

2．2．1 HOG特征简介

2．2．2 HOG特征计算

2．2．3 实验结果与分析

2．3 LBP特征

2．3．1 LBP特征简介

2．3．2 等价局部二值模式

2．3．3 LBP特征计算

2．3．4 实验结果与分析

2．4 本章小结

第3章 基于特征学习的行人检测

3．1 引言

3．2 支持向量机理论

3．2．1 统计学习理论

3．2．2 支持向量机

3．3 行人的训练与检测

3．3．1 样本的选取

3．3．2 行人的训练

3．3．3 行人的检测

3．4 评价方法

3．5 本章小结

第4章 基于ES-ULBPL的行人检测

4．1 引言

4．2 图像预处理

4．2．1 垂直边缘提取

4．2．2 对称性计算

4．3 类等价二值模式ULBPL

4．4 实验结果与分析

4．4．1 对称阈值选取

4．4．2 实验结果与分析

4．5 本章小结

第5章 基于视频的行人检测

5．1 引言

5．2 帧间差分法

5．2．1 帧间差分法基本原理

5．2．2 三帧差分法及其改进

5．3 实验结果与分析

5．4 本章小结

第6章 工作总结与展望

6．1 总结

6．2 展望

参考文献

致谢

攻读学位期间参加的科研项目和成果