1. 1. 毕业设计（论文）的内容、要求、设计方案、规划等
行人检测作为计算机视觉领域一个重要的问题，已经被广泛地研究。行人检测是动作识别、行为分析和行人跟踪等智能化任务的先决过程，具有广泛的应用前景。目前，行人检测的典型应用领域主要包括：驾驶辅助和自主车辆、人机交互、视觉监控和行为分析，以及图像分析和基于行人内容的图像检索。行人检测是一项充满挑战性的任务。实际上，由于身体关节、光照、遮挡、背景干扰和拍摄条件等不同因素，导致图像或视频中的行人目标存在着极其复杂的变化。同时，从实用的角度，行人检测必须达到或接近实时处理，这对于行人检测方法提出了更高的要求。本课题立足于视频场景下的运动行人检测问题，深入分析了一种基于行人运动模式和外形模式的检测方法。该方法基于视频序列使用行人的运动模式信息和外形模式信息，并利用AdaBoost级联分类器框架进行行人检测。该方法因为检测速度快同时具有较高的检测精度而影响巨大。
关键词：行人检测；Adaboost算法；检测率；
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2. 参考文献（不低于12篇）
1朱健翔,苏光大,李迎春. 结合Gabor 特征与 Adaboost 的人脸表情识别.清华大学电子工程系图像图形研究所,光电子.激光17(8) ,2006 . .
2李月敏，陈杰，高义等.快速人脸检测技术综述.全国16届计算机科学与技术应用学术论文集，2004:771一774
3.魏冬生.AdaBoost人脸检测方法的改进[J].计算机应用，2006，26(3):619一62
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