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基于车载视频的行人检测与跟踪算法研究与实现
 
     论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-17页
   ·研究背景第11-12页
   ·国内外研究现状第12-14页
     ·国外研究现状第12-13页
     ·国内研究现状第13-14页
   ·行人检测和跟踪技术的难点第14页
   ·本文的主要工作第14-17页
     ·研究内容第14-15页
     ·本文的组织结构第15-17页
第2章 行人检测和跟踪算法分类第17-25页
   ·行人检测算法分类第17-21页
     ·基于视觉传感器的行人检测方法第17-21页
     ·基于非视觉传感器的行人检测方法第21页
   ·行人跟踪算法分类第21-24页
     ·基于模型的跟踪第21-22页
     ·基于区域的的跟踪第22页
     ·基于活动轮廓的跟踪第22-23页
     ·基于特征的跟踪第23-24页
     ·基于运动分析的跟踪第24页
   ·本章小结第24-25页
第3章 基于AdaBoost的行人检测算法第25-35页
   ·引言第25页
   ·机器学习概述第25-26页
   ·集成机器学习第26-29页
     ·弱分类器第26-27页
     ·弱分类器的集成第27-29页
   ·AdaBoost算法研究第29-30页
     ·HOG特征第29-30页
     ·两类问题的AdaBoost算法流程第30页
   ·基于AdaBoost的行人检测第30-32页
     ·行人分割算法第31页
     ·行人识别算法第31-32页
   ·实验结果分析第32-34页
   ·本章小结第34-35页
第4章 基于Mean Shift行人跟踪算法的改进第35-49页
   ·引言第35页
   ·Mean Shift理论第35-38页
     ·无参密度估计第35-37页
     ·Mean Shift向量第37-38页
   ·目标跟踪中的Mean Shift第38-42页
     ·目标模型的描述第38-39页
     ·候选模型的描述第39页
     ·相似性函数第39-40页
     ·目标定位第40-42页
   ·Mean Shift跟踪算法的优缺点第42-43页
   ·改进的跟踪算法第43-45页
     ·梯度方向直方图第43-44页
     ·跟踪算法第44-45页
     ·跟踪算法流程图第45页
   ·实验结果与分析第45-47页
   ·本章小结第47-49页
第5章 基于卡尔曼滤波器的Mean Shift行人跟踪算法第49-63页
   ·引言第49页
   ·算法回顾与分析第49-51页
   ·改进算法第51-55页
     ·卡尔曼滤波器简介第51页
     ·卡尔曼滤波器原理第51-53页
     ·基于卡尔曼滤波器的Mean Shift行人跟踪算法第53-55页
   ·实验结果与分析第55-61页
   ·本章小结第61-63页
第6章 结束语第63-65页
   ·本文的工作第63页
   ·进一步的工作第63-65页
参考文献第65-71页
致谢第71页

 
论文编号BS1812634,这篇论文共71
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