1. 毕业设计（论文）主要内容：
人群密度检测是在大规模人群聚集时候的有效确保人群安全性的检测手段，传统人群密度检测采用动态检测的方法或采用顶部识别方法，该类方法难以满足对密集人群的检测需求。
本研究针对密集人群的人数统计需求，研究在非垂直条件下的人数统计，采用HOG特征和LBP特征提取人头特征，并采用隐马尔科夫网络实现对数据的分类。2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1. 查阅相关文献资料15篇以上（其中英文文献不少于2篇）。
2. 完成开题报告。
3.研究HOG特征和LBP特征的提取方法，并采用隐马尔科夫网络实现数据的分类和识别。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
1-3周 查阅中、英文资料，完成开题报告，完成不少于2万字符的英文翻译任务；4-8周 学习图像特征提取算法及训练和识别方法；9-16周 完成密集人群人头计数；17周 修改完成毕业论文，答辩。
4. 主要参考文献
[1] M.Pecce, F. Rossi. Theexperimental behavior and simple modeling of joints in composite MRFs. Engineering Structures, Volume 105, 15 December2015, Pages 249-263
[2] Mrten Bjrkman, NiklasBergstrm, Danica Kragic. Detecting,segmenting and tracking unknown objects using multi-label MRF inference.Computer Vision and Image Understanding, Volume 118, January 2014, Pages111-127
[3] Quan Shao, Zhixing Tang,Songchen Han. HierarchicalCodeBook for background subtraction in MRF. Infrared Physics Technology, Volume 61, November 2013, Pages 259-264
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