基于改进ViBe算法与多通道聚合特征的行人检测方法研究

目录

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第一章 绪论

1.1课题的背景与意义

1.2国内外研究现状及相关算法研究

1.2.1 运动目标检测研究现状

1.2.2 行人检测算法研究现状

1.3 本文主要研究内容

1.4 论文结构安排

第二章 行人检测的相关技术研究

2.1 运动目标检测算法研究

2.1.1 帧间差分法

2.1.2 背景差分法

2.1.3 光流法

2.2 目标特征研究

2.2.1 HOG特征

2.2.2 颜色特征

2.2.3 积分通道特征

2.2.4 结合帧间运动信息的特征

2.3 分类器

2.3.1 SVM分类器

2.3.2 Adaboost分类器

2.4 本章小结

第三章 基于改进的ViBe算法的运动目标检测方法

3.1 ViBe算法

3.1.1 背景模型初始化

3.1.2 前景检测

3.1.3 背景模型的更新策略

3.2 ViBe算法存在的问题

3.3 提出的改进算法

3.3.1 结合自适应阈值的改进

3.3.2 基于区域相似度比较的自适应参数更新策略

3.3.3 后期图像处理

3.4 仿真实验结果

3.4.1 实验参数设置

3.4.2 针对鬼影的消除实验

3.4.3 针对静止目标产生残影的消除实验

3.4.4 算法结果性能分析

3.5 本章小结

第四章 基于改进聚合通道特征的人头检测方法

4.1 基于聚合通道特征的目标检测算法框架

4.1.1 算法概述

4.1.2 聚合通道特征

4.1.3 快速特征金字塔算法

4.1.4 Bootstrapping 训练机制

4.1.5 非极大值抑制算法

4.2 基于改进ACF算法的人头检测算法

4.2.1 结合LBP特征的改进ACF特征

4.2.2 改进NMS算法

4.3 实验与结果分析

4.3.1 样本准备与训练

4.3.2 实验分析

4.4 本章小结

第五章 结合帧间运动信息和多通道特征的行人检测方法

5.1 结合帧间运动信息和多通道特征的行人检测框架

5.2 训练数据集选择

5.3 行人候选区域前景优化

5.4 实际与结果分析

5.4.1 第一组实验分析

5.4.2 第二组实验分析

5.5 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 研究结论

6.2 研究展望

参考文献

个人简历 在读期间发表的学术论文

致谢