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小型无人机系统下基于视频处理的特定目标检测技术研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第4-5页 | | abstract | 第5-6页 | | 第一章 绪论 | 第13-19页 | | 1.1 研究背景及意义 | 第13页 | | 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 | | 1.2.1 行人检测研究现状 | 第13-15页 | | 1.2.2 行人跟踪研究现状 | 第15-16页 | | 1.2.3 人脸检测与识别研究现状 | 第16-17页 | | 1.3 主要研究内容 | 第17-18页 | | 1.4 章节安排 | 第18-19页 | | 第二章 基于视觉显著性的行人候选区域提取 | 第19-29页 | | 2.1 视觉注意机制 | 第19-20页 | | 2.2 视觉显著性模型 | 第20-23页 | | 2.2.1 常用的显著性模型 | 第20-21页 | | 2.2.2 GBVS模型 | 第21-23页 | | 2.3 基于改进GBVS模型的行人候选区域提取 | 第23-26页 | | 2.3.1 颜色空间的选择 | 第23-25页 | | 2.3.2 方向特征的改进 | 第25页 | | 2.3.3 特征通道合并方式的改进 | 第25-26页 | | 2.4 实验结果与分析 | 第26-28页 | | 2.5 本章小结 | 第28-29页 | | 第三章 基于GBVS显著性模型和ACF的行人检测 | 第29-42页 | | 3.1 ACF行人检测算法 | 第29-35页 | | 3.1.1 特征提取 | 第29-30页 | | 3.1.2 快速特征金字塔原理 | 第30-32页 | | 3.1.3 Ada Boost分类器 | 第32-34页 | | 3.1.4 检测结果优化 | 第34-35页 | | 3.2 基于ACF的行人候选区域分析 | 第35-37页 | | 3.3 实验结果与分析 | 第37-41页 | | 3.4 本章小结 | 第41-42页 | | 第四章 基于多特征融合和反向投影的改进均值漂移行人跟踪 | 第42-56页 | | 4.1 均值漂移向量 | 第42-43页 | | 4.2 传统的均值漂移跟踪算法 | 第43-45页 | | 4.2.1 特征模板 | 第44页 | | 4.2.2 相似性度量 | 第44-45页 | | 4.3 基于多特征融合和反向投影的改进跟踪方法 | 第45-50页 | | 4.3.1 多特征融合 | 第45-46页 | | 4.3.2 背景加权 | 第46-47页 | | 4.3.3 行人大小变化情况下基于反向投影的跟踪策略 | 第47-49页 | | 4.3.4 目标特征模型更新机制 | 第49-50页 | | 4.4 实验结果与分析 | 第50-55页 | | 4.5 本章小结 | 第55-56页 | | 第五章 无人机视频图像中的正面人脸检测与识别 | 第56-73页 | | 5.1 基于Ada Boost的人脸初检测 | 第56-60页 | | 5.1.1 矩形特征及积分图 | 第56-59页 | | 5.1.2 Ada Boost级联结构 | 第59-60页 | | 5.2 基于肤色模型的人脸后验检测 | 第60-66页 | | 5.2.1 肤色空间和肤色模型 | 第60-61页 | | 5.2.2 基于H-Cg Cr区域分割的高斯肤色模型 | 第61-63页 | | 5.2.3 人脸检测实验结果与分析 | 第63-66页 | | 5.3 基于Gabor滤波和 2DPCA的人脸识别 | 第66-72页 | | 5.3.1 基于主成分分析的人脸识别 | 第66-67页 | | 5.3.2 基于Gabor滤波和 2DPCA的人脸识别 | 第67-69页 | | 5.3.3 人脸识别实验结果与分析 | 第69-72页 | | 5.4 本章小结 | 第72-73页 | | 第六章 总结与展望 | 第73-75页 | | 6.1 总结 | 第73-74页 | | 6.2 展望 | 第74-75页 | | 参考文献 | 第75-81页 | | 致谢 | 第81-82页 | | 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第82页 |
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论文编号BS3142063，这篇论文共82页
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