基于SVM行人检测方法的研究与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

行人检测作为计算机视觉领域的重要研究方向之一，在智能交通、安防监控、人机交互等领域有着广泛的应用前景。

近年来，随着深度学习技术的快速发展，行人检测技术取得了显著的进步，但仍面临着一些挑战，如遮挡、光照变化、实时性等问题。

传统的行人检测方法，如基于支持向量机(svm)的方法，具有较强的泛化能力和较低的计算复杂度，在资源受限的场景下仍具有重要的应用价值。

2. 本选题国内外研究状况综述

行人检测技术已经历了多年的发展，从最初的基于手工特征的方法到基于深度学习的方法，技术不断革新，性能不断提升。

1. 国内研究现状

国内学者在行人检测领域取得了一系列的研究成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将以svm作为分类器，结合hog特征，对行人检测方法进行研究，并开发相应的实现系统。

主要内容包括：
1.研究svm的基本原理，包括线性分类器、最大间隔与支持向量、核函数及非线性分类、svm参数选择等。

2.研究基于hog特征的行人表示方法，分析hog特征在行人检测中的优势和不足。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验研究和工程实践相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解行人检测技术的发展现状、研究热点和最新成果，特别是关于svm在行人检测中的应用，以及hog特征提取方法的研究进展，为本研究奠定理论基础。

2.算法设计与实现阶段：a.研究svm的基本原理，重点关注核函数选择、参数优化等关键问题，并针对行人检测的特点，对svm算法进行改进和优化，以提高其检测精度和效率。

b.研究hog特征提取方法，分析其优缺点，并结合行人图像的特点，对hog特征进行改进，以增强其对行人特征的表达能力。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.提出一种改进的hog特征提取方法，增强其对行人特征的表达能力，提高行人检测的精度。

2.提出一种基于svm的行人检测算法，并针对行人检测的特点，对svm算法进行改进和优化，以提高其检测精度和效率。

3.开发一种基于svm的行人检测系统，该系统具有较高的检测精度、较快的检测速度和较低的误检率，能够满足实际应用的需求。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 刘伟, 王贵锦, 何云峰. 基于深度学习的行人检测综述[j]. 电子学报, 2018, 46(1): 162-176.

2. 郭雨晨, 张长水, 孙永梅. 基于改进yolov5s的小目标行人检测[j]. 计算机应用研究, 2023, 40(3): 806-812.

3. 邓启鑫, 赵春霞, 张彩明. 基于改进faster r-cnn的行人检测算法[j]. 计算机工程, 2021, 47(9): 280-286.