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基于感兴趣区域提取的行人检测算法研究的开题报告
一、选题背景
行人检测是计算机视觉领域的重要研究方向，其中基于感兴趣区域提取的行人检测算法是一种比较高效的方法。该方法通过先提取图像中可能包含行人的感兴趣区域，再进行特征提取和分类判别，从而实现行人检测的目的。在实际应用场景中，行人检测具有广泛的应用前景，例如安防监控、场馆管理、交通流量监测等。
当前基于感兴趣区域提取的行人检测算法研究已经相当成熟，已经涌现了许多经典算法，如SelectiveSearch、EdgeBoxes等。但是，随着计算机视觉领域的不断发展，行人检测算法在实际应用中还存在一些问题，如算法复杂度高、检测精度不够高等。因此，在实际应用中，如何优化基于感兴趣区域提取的行人检测算法，提高算法的效率和检测精度，仍然是一个重要的研究方向。
二、研究目标
本文旨在研究基于感兴趣区域提取的行人检测算法，并在此基础上提出一种优化算法，以提高行人检测的效率和精度。具体研究目标如下：
1.深入了解基于感兴趣区域提取的行人检测算法的基本原理和研究现状，包括SelectiveSearch、EdgeBoxes等经典方法的原理、优缺点及其在行人检测中的应用。
2.提出一种基于感兴趣区域提取的行人检测优化算法，该算法应当结合目前行人检测算法研究的最新成果和技术，使用合适的检测模型进行特征提取和分类判别，以得到更优的检测结果。
3.对所提出的优化算法进行实验验证，评估其检测精度、算法复杂度等指标，并与目前主流的行人检测算法进行比较，以验证算法的可行性和优越性。
三、研究方法
本文将采用以下方法进行研究：
1.文献综述法。通过对目前基于感兴趣区域提取的行人检测算法的相关文献进行阅读和整理，掌握行人检测算法的基本原理、发展历程和研究现状，为算法的优化提供理论基础。
2.实验研究法。设计实验方案，选取数据集和适当的评价指标，在计算机上实现所提出的优化算法，并在基准数据集上进行测试和分析，评估算法性能，验证其可行性和优越性。
四、预期结果
本文研究的预期结果如下：
1.理论方面，能够深入了解基于感兴趣区域提取的行人检测算法的原理及其发展历程，掌握该算法在行人检测中的应用，提出一种优化算法，并对其进行评估。
2.实践方面，设计实验方案，获取数据集，实现所提出的优化算法，并在基准数据集上进行测试和分析，验证算法的可行性和优越性。
3.最终目标，实现一种在效率和准确度方面均优于当前广泛使用的行人检测算法的优化算法。