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基于视觉的行人检测算法研究及系统设计
 
     论文目录
 
致谢第1-6页
摘要第6-7页
Abstract第7-8页
目录第8-10页
第一章 绪论第10-20页
   ·课题背景第10-12页
   ·国内外研究现状第12-18页
   ·研究内容与目标第18-19页
   ·论文结构第19-20页
第二章 基于视觉的行人检测算法原理第20-28页
   ·基于模板的行人检测算法第20-22页
   ·基于特征十分类器的行人检测算法第22-25页
     ·行人描述特征第22-24页
     ·分类器算法第24-25页
   ·行人检测算法研究第25-26页
   ·基于视觉的行人检测算法总结第26-28页
第三章 基于视觉的行人检测算法设计第28-52页
   ·基于积分通道的行人描述特征第28-37页
     ·Haar-like特征第29-30页
     ·积分图像——Haar特征的快速计算方法第30-32页
     ·HOG通道第32-35页
     ·色彩通道第35-36页
     ·梯度赋值通道第36页
     ·Integral Channel Features第36-37页
   ·分类器训练算法第37-44页
     ·弱分类选择第38页
     ·训练样本第38-39页
     ·决策树分类器构建第39-41页
     ·基于Adaboost算法的stage-classifier构建第41-43页
     ·基于soft-cascade算法的级联分类器构建第43-44页
   ·行人检测算法第44-49页
     ·预处理第45页
     ·基于分类器金字塔行人检测算法第45-49页
   ·实验设计及PC仿真结果第49-52页
第四章 基于DaVinci平台的行人检测系统设计及实现第52-75页
   ·基于DaVinci平台的嵌入式系统设计第53-60页
     ·DaVinci嵌入系统硬件设计第53-56页
     ·Davinci嵌入式系统软件设计第56-59页
     ·DaVinci嵌入式系统视频采集处理设计第59-60页
   ·基于DaVinci嵌入式系统的行人检测系统设计第60-75页
     ·基于DaVinci嵌入式系统的行人检测应用程序设计第60-64页
     ·基于DaVinci嵌入式系统的行人检测核心算法优化第64-68页
     ·基于DaVinci嵌入式系统的行人检测算法移植及实现第68-72页
     ·实验与结论第72-75页
第五章 结论与展望第75-77页
   ·结论第75-76页
   ·展望第76-77页
参考文献第77-83页
研究生期间完成的工作第83页

 
论文编号BS2126411,这篇论文共83
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