行人檢測技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺、圖形圖像處理方向的關(guān)鍵技術(shù)之一,在城市智能交通、虛擬現(xiàn)實(shí)和人機(jī)系統(tǒng)交互等方面有著不可估量的應(yīng)用價(jià)值和前景。基于視頻圖像的行人檢測算法和基于靜態(tài)圖像的行人檢測算法是行人檢測的兩大研究重點(diǎn),本文主要研究基于視頻圖像的檢測算法。論文首先介紹行人檢測技術(shù)的研究背景和意義,并從提取感興趣區(qū)域（Regionsof interest,ROIs）和行人目標(biāo)檢測算法兩部分出發(fā),分析、歸納了每個(gè)部分涉及的技術(shù)與算法。然后,論文介紹了傳統(tǒng)的行人檢測算法原理和基于深度學(xué)習(xí)的行人檢測算法原理。在傳統(tǒng)的行人檢測中,總結(jié)了從提取圖像ROIs到訓(xùn)練ROIs特征再到特征分類三個(gè)步驟;在深度學(xué)習(xí)行人檢測中,歸納了從數(shù)據(jù)集到模型選擇、模型測試、模型優(yōu)化,再到模型檢測的自底向上的檢測過程。接著,基于行人檢測算法的基本理論,本文提出了兩種改進(jìn)算法。（1）論文研究了共生梯度直方圖（Co-occurrence Histograms of Oriented Gradients,CoHOG）特征,并從特征提取的角度改進(jìn)了CoHOG特征。論文先介紹了CoHOG原理,并指出CoHOG未能考慮梯度幅值信息以及特征計(jì)... 

【文章來源】：杭州電子科技大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

人臉檢測（2）行人檢測

圖 1.2 行人檢測車輛檢測是使用車載攝像頭監(jiān)控車輛周圍環(huán)境，包跟蹤[3]。如圖 1.3 所示。圖 1.3 車輛檢測在目標(biāo)檢測中，圖像分類是非常重要的研究方向[4要同時(shí)檢測出多個(gè)目標(biāo)，包括人，動(dòng)物，車輛，樹

圖 1.3 車輛檢測。在目標(biāo)檢測中，圖像分類是非常重要的研究方向[4]需要同時(shí)檢測出多個(gè)目標(biāo)，包括人，動(dòng)物，車輛，樹木圖 1.4 圖像分類，我們的感興趣目標(biāo)很多，但是行人檢測卻是最有現(xiàn)問題。截止 2017 年 7 月初，全國機(jī)動(dòng)車保有量已經(jīng)突

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于改進(jìn)的多模板匹配的車牌識(shí)別算法[J]. 孫守勇,蔡騁.  電腦知識(shí)與技術(shù). 2017(09)
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[8]基于幀間差分和邊緣差分的遺留物檢測算法[J]. 胡平,周文洪.  計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用. 2015(03)
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碩士論文
[1]基于金字塔層定位的DPM快速行人檢測方法研究[D]. 劉洋.天津工業(yè)大學(xué) 2017
[2]基于顯著性和LBP方法的車輛檢測[D]. 喬廣瑩.吉林大學(xué) 2016
[3]基于滑動(dòng)窗口的弱標(biāo)記物體檢測方法研究[D]. 柴子峰.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016
[4]基于光流法的交叉遮擋區(qū)域多目標(biāo)跟蹤[D]. 王寧寧.西華大學(xué) 2015
[5]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分類方法研究[D]. 謝寶劍.合肥工業(yè)大學(xué) 2015
[6]基于光流法的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測和跟蹤算法研究[D]. 劉潔.中國礦業(yè)大學(xué) 2015
[7]人臉面部特征點(diǎn)檢測及其在視頻監(jiān)控中的應(yīng)用[D]. 江偉.上海大學(xué) 2015
[8]基于滑動(dòng)窗口的行人檢測技術(shù)研究[D]. 張虎.安徽大學(xué) 2012
[9]基于隱式形狀模型的行人檢測技術(shù)研究[D]. 姚會(huì).廈門大學(xué) 2009
[10]復(fù)雜背景下的行人檢測技術(shù)研究[D]. 蘇松志.廈門大學(xué) 2008



本文編號：3276586