基于SVM的行人检测研究开题报告

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，近年来受到越来越多的关注。

其在智能交通、安防监控、机器人等领域都有着广泛的应用前景。

本选题以支持向量机（svm）算法为基础，开展行人检测研究，具有重要的理论意义和现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

行人检测技术已经取得了显著的进展，各种算法和方法不断涌现。

本节将分别从国内外研究现状两个方面进行综述。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将针对行人检测问题，设计一种基于svm的行人检测算法，主要内容包括以下几个方面：
1.行人特征提取:选择合适的特征来描述行人，例如方向梯度直方图(hog)特征。

hog特征能够很好地捕捉行人的轮廓信息，对光照变化和遮挡具有一定的鲁棒性，适用于行人检测任务。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研与分析:查阅国内外相关文献，了解行人检测技术的发展现状、主流算法、优缺点以及未来发展趋势。

重点关注基于svm的行人检测方法，分析其原理、性能以及适用场景。

2.算法设计与实现:基于svm算法，设计并实现一种高效、鲁棒的行人检测算法。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.改进的hog特征:针对传统hog特征在复杂场景下鲁棒性不足的问题，本研究将探索改进的hog特征提取方法，例如结合颜色信息、纹理信息等，以提高特征的discriminativeability，增强算法对不同光照、遮挡等复杂场景的适应性。

2.优化的svm分类器:针对svm分类器在处理大规模数据集时训练速度慢的问题，本研究将探索使用优化的svm训练算法，例如基于随机梯度下降(sgd)的方法，以提高模型训练效率，缩短训练时间。

3.自适应的多尺度检测策略:针对传统多尺度检测方法计算量大、效率低的问题，本研究将探索自适应的多尺度检测策略，例如根据图像内容自适应地选择搜索窗口大小和步长，以减少计算量，提高检测效率，同时保证检测精度。

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] 刘华伟, 谢志华, 罗斌. 基于改进yolov5s的行人检测算法研究[j]. 计算机应用与软件, 2023, 40(01): 176-182.

[2] 谢洁, 王晓丹. 基于yolov5和deepsort的多尺度行人检测算法[j]. 计算机工程与应用, 2023, 59(01): 238-246.

[3] 王艳, 王健, 魏本征, 等. 基于改进yolov5的小目标行人检测算法[j]. 计算机应用研究, 2022, 39(12): 3726-3731 3737.