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基于CENTRIST特征的OpenCL快速行人检测方法的研究的开题报告
题目：基于CENTRIST特征的OpenCL快速行人检测方法的研究
一、选题背景
随着社会经济和科技的发展，人们的需求和安全意识不断提高，行人检测技术也逐渐成为当前的研究热点之一。行人检测在计算机视觉、智能监控、自动驾驶等领域有着广泛的应用，因此行人检测技术的研究具有十分重要的意义。
目前，行人检测的方法主要分为基于颜色、基于纹理、基于形状等。其中，基于CENTRIST特征的行人检测方法具有计算速度快、鲁棒性强等优点，适用于实时行人检测。
二、研究内容和方法
该研究旨在利用CENTRIST等特征提取算法，基于OpenCL平台对行人进行实时检测。具体来说，将使用OpenCL框架对CENTRIST特征提取算法进行优化，以提高算法的运行速度和效率，使其能够适用于实时行人检测。
研究方法包括以下几步：
1.了解OpenCL的基本原理和使用方法，对行人检测的CENTRIST算法进行改进和优化。
2.设计和实现基于CENTRIST特征的行人检测算法，并在OpenCL平台上进行实现和测试，探究算法的优化效果。
3.使用真实场景数据集对算法进行评估，验证其检测性能和准确度。
三、预期成果和意义
预期成果：
1.实现基于OpenCL平台的CENTRIST算法，用于实时行人检测，达到较高的检测精度。
2.使用真实场景数据集对改进后的CENTRIST算法进行测试评估，对比其他常用行人检测方法的性能和速度，证明其高效可行性。
意义：
本研究的意义在于提高行人检测的准确性和效率，为实时行人检测等领域提供更优秀的技术支持。同时，对于OpenCL平台的应用也将推动并发计算领域的发展。
四、开题研究计划安排
研究阶段|计划任务|时间节点
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第一阶段|文献综述、学习OpenCL基础理论|第1-2周
第二阶段|优化CENTRIST算法|第3-4周
第三阶段|设计和实现行人检测算法，并在OpenCL平台上实现和测试|第5-6周
第四阶段|使用真实场景数据集进行算法评估，优化算法|第7-8周
第五阶段|编写论文和报告、答辩准备|第9-10周
本文研究计划在10周内完成，具体进度和成果将在后期更新本文。