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行人检测与加密隐私保护系统设计与实现
 
     论文目录
 
摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第一章 绪论第8-13页
    1.1 课题研究背景及意义第8-9页
    1.2 人体检测研究概况第9-10页
    1.3 面临的困难第10-12页
    1.4 论文研究工作及组织架构第12-13页
第二章 梯度方向直方图特征第13-21页
    2.1 引言第13页
    2.2 选取HOG特征的原因第13页
    2.3 HOG特征的定义第13-15页
    2.4 HOG特征提取算法的实现过程第15-20页
        2.4.1 提取HOG特征的核心步骤第15-16页
        2.4.2 提取HOG特征的具体过程第16-20页
    2.5 HOG特征的优缺点第20页
    2.6 本章小结第20-21页
第三章 基于OpenCV的SVM分类器第21-34页
    3.1 SVM的简介第21页
    3.2 SVM技术原理第21-26页
        3.2.1 统计学习理论基础第21-23页
        3.2.2 线性可分情况第23-25页
        3.2.3 非线性情况第25-26页
    3.3 SVM分类的优点第26页
    3.4 训练分类器第26-31页
        3.4.1 分类器训练流程第26-27页
        3.4.2 训练样本的创建第27页
        3.4.3 具体训练方法步骤第27-31页
    3.5 人体检测流程第31-32页
    3.6 实验部分第32页
    3.7 训练分类器时间以及性能分析第32-33页
    3.8 本章小结第33-34页
第四章 采用分数傅里叶变换的人体加密方法第34-42页
    4.1 FRFT的发展简介第34页
    4.2 FRFT的主要应用第34-35页
    4.3 FRFT的定义第35-38页
        4.3.1 积分形式定义第36-37页
        4.3.2 时频旋转定义第37-38页
    4.4 FRFT性质和特点第38-39页
        4.4.1 FRFT的性质第38-39页
        4.4.2 FRFT的主要特点第39页
    4.5 2D-FRFT第39-40页
    4.6 实验部分第40-41页
    4.7 本章小结第41-42页
第五章 人体检测与加密系统的设计与实现第42-48页
    5.1 系统界面功能模块介绍第42-43页
    5.2 演示系统设计原理第43-44页
    5.3 实验部分第44-46页
    5.4 系统时间复杂度分析第46-47页
    5.5 本章小结第47-48页
第六章 总结与展望第48-50页
参考文献第50-53页
致谢第53页

 
 
论文编号BS3075557,这篇论文共53
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