《行人检测 理论与实践》PDF下载

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  • 作  者:苏松志,李绍滋,蔡国榕著
  • 出 版 社:厦门:厦门大学出版社
  • 出版年份:2016
  • ISBN:9787561559512
  • 页数:243 页
图书介绍:本书主要针对当前行人检测研究中存在的不足展开研究,提出了改进的行人特征描述子(SLEPm),提出了基于直方图交叉核支持向量机的多特征融合行人检测方法,最后针对超越滑动窗口法的行人检测框架中码本的构建,提出了基于位置和类别信息的码本聚类,并提出了基于信息增益和线性支持向量机的码本特征选择方法。

第一章 引言 1

1.1 行人检测问题的来源与难点 1

1.2 公共数据集 6

1.3 性能评价标准 12

1.4 本书的组织结构 16

第二章 行人检测技术的研究现状 21

2.1 确定行人候选区域 22

2.2 基于Stixel的候选区域确定 24

2.3 行人特征提取 30

2.4 分类与定位 35

2.5 验证 42

2.6 特定场景下的行人检测 43

第三章 基于滑动窗口法的行人检测方法 52

3.1 滑动窗口法 52

3.2 行人特征描述子 59

3.3 分类器 78

3.4 快速检测技术 94

3.5 基于GPU的快速行人检测方法 100

第四章 基于部位法的行人检测方法 113

4.1 基于组件的行人检测方法 113

4.2 基于图案结构模型的行人检测方法 116

4.3 基于形变部位模型的行人检测方法 129

4.4 基于姿态子的行人检测方法 140

第五章 基于局部块的行人检测方法 147

5.1 检测算子 147

5.2 描述算子 150

5.3 词袋模型 161

5.4 基于隐式形状模型的行人检测方法 165

5.5 高效子窗口搜索法 167

第六章 固定背景下的行人检测 178

6.1 减背景法 178

6.2 后处理 194

6.3 运动区域分类方法 200

第七章 基于运动信息的行人检测 209

7.1 光流 209

7.2 基于Haar运动信息的行人检测 214

7.3 基于光流直方图信息的行人检测方法 218

第八章 特定场景下的行人检测方法 225

8.1 基于自学习的半监督训练方法 225

8.2 基于自学习的无监督训练方法 227

8.3 基于迁移学习的训练方法 229

8.4 基于非真实样本的训练方法 235

8.5 算法优劣分析 237

第九章 总结和展望 240