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基于混合局部二值模式的快速特征金字塔方法的行人检测研究的开题报告
一、研究背景
行人检测是计算机视觉领域中的一个重要应用，具有广泛的实际应用价值，例如监控系统、智能交通系统等。目前，行人检测已经取得了很大的进展，并且在很多应用中得到了广泛应用。随着计算机视觉领域的不断发展，行人检测也在不断地进行着改进和升级，以提高检测的准确性和效率。
二、研究意义
目前，针对行人检测问题的算法主要分为两种：基于特征提取的算法和卷积神经网络（CNN）算法。基于特征提取的算法需要先从图像中提取出人体的特征，然后再使用分类方法对行人进行检测，这种方法的检测速度较快，但准确率较低。CNN是一种深度学习算法，能够在不需要手工提取特征的情况下进行检测。这种方法在准确率方面取得了很好的效果，但是速度较慢。
针对上述问题，本研究提出一种基于混合局部二值模式的快速特征金字塔方法，可以兼顾准确率和检测速度。该方法使用了局部二值模式（LBP）和局部特征模式（LTP）进行特征提取，并使用特征金字塔进行多尺度检测。
三、研究内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.了解行人检测算法的基本原理和研究现状，明确本研究的研究意义和目的；
2.深入研究混合局部二值模式的特征提取算法及其在行人检测中的应用，探讨如何利用LBP和LTP进行特征提取，以及如何进行特征的融合；
3.学习特征金字塔的算法原理和实现方法，设计多尺度检测算法，并进行实验验证，以得出最佳的检测结果；
4.利用公共数据集进行实验验证，对比本研究提出的算法和基于特征提取的算法以及CNN算法在准确率和速度上的差异，以评估算法的实用性和优越性。
四、研究计划
1.2022年10月至2022年12月：研究行人检测算法，了解基本原理和研究现状；
2.2023年1月至2023年3月：学习混合局部二值模式的特征提取算法及其在行人检测中的应用，初步确定算法的方案；
3.2023年4月至2023年6月：设计特征金字塔的算法和多尺度检测算法，初步实现算法；
4.2023年7月至2023年9月：对算法进行实验验证，并与其他算法进行对比分析，修改和完善算法；
5.2023年10月至2023年12月：撰写毕业论文，并进行答辩。