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面向行人检测的组合分类器设计的开题报告

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精品文档---下载后可任意编辑面对行人检测的组合分类器设计的开题报告一、讨论背景及意义随着计算机视觉技术的不断进展,人们对导航、交通安全等领域中的行人检测技术的需求也越来越大。行人检测是计算机视觉中的一个重要问题,其目的在于通过图像处理的方法,将图像中的行人区域进行准确地识别,从而实现对行人的跟踪、识别等功能,以保障行人的安全、提高行人的交通效率等。在自动驾驶、智能安防、智能交通等众多领域中,行人检测技术都具有极高的应用价值和宽阔的市场前景。目前,行人检测技术已经取得了重要的进展,但仍然存在一些挑战。例如:1.遮挡问题:当行人与其他物体遮挡时,行人的形状特征会发生变化,这时候传统的检测算法难以准确地检测出行人。2.动态变化问题:行人在行进过程中往往伴随着各种动态变化,如姿态、动作等,传统算法也难以满足这种需求。3.多尺度问题:行人图像在不同的距离和角度下会出现不同的尺度,需要对每个尺度进行适配,这也是行人检测中的一个非常关键的问题。针对上述问题,本文将提出一种基于组合分类器的行人检测算法。该算法将采纳多个特征提取算法,并将这些算法的检测结果进行组合,以提高行人检测的准确率和鲁棒性。本文主要工作包括以下几个方面:1.设计多个特征提取算法,包括 HOG、LBP 等。2.针对不同的特征提取算法,设计相应的分类器。3.将不同算法的检测结果进行组合,提高检测精度。4.对所提出的算法进行实验验证,比较其性能表现。二、讨论内容及方法1.多特征提取算法的设计本文将采纳多种特征提取算法,包括 HOG、LBP 等。其中,HOG(Histogram of Oriented Gradient)算法是一种基于图像局部梯度方向的特征提取算法,被广泛应用于行人检测领域;LBP(Local Binary Pattern)算法是一种用于图像纹理特征提取的算法,通过描述像素周围灰度值的局部结构来捕获图像中的纹理信息。精品文档---下载后可任意编辑2.分类器的设计本文将针对不同的特征提取算法设计相应的分类器。例如,在采纳HOG 算法进行特征提取时,将采纳支持向量机(SVM)分类器进行行人检测;在采纳 LBP 算法进行特征提取时,将采纳朴素贝叶斯(Naive Bayes)分类器进行行人检测。3、多算法结果的组合本文将提出一种算法,将不同算法的检测结果进行组合,从而提高行人检测的准确率和鲁棒性。例如,在 HOG 和 LBP 算法的基础上,利用多目标跟踪算法将两个算法的结果进行融合。4、实验验证本文将采纳公开的数据集...

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