| 1 绪论 | 第1-11页 |
| 1．1 人脸检测及跟踪研究概述 | 第7-9页 |
| 1．1．1 人脸检测及跟踪研究的背景及意义 | 第7-8页 |
| 1．1．2 相关概念 | 第8页 |
| 1．1．3 研究人脸检测及跟踪的难点 | 第8-9页 |
| 1．1．4 人脸检测及跟踪的研究现状 | 第9页 |
| 1．2 本文研究工作概述 | 第9-10页 |
| 1．3 本文的内容安排 | 第10-11页 |
| 2 人脸检测及跟踪方法综述 | 第11-21页 |
| 2．1 人脸的共性特征 | 第11-12页 |
| 2．1．1 基本特征 | 第11-12页 |
| 2．1．2 肤色特征 | 第12页 |
| 2．1．3 运动特征 | 第12页 |
| 2．2 人脸检测方法综述 | 第12-17页 |
| 2．2．1 基于知识的方法 | 第13页 |
| 2．2．2 基于不变特征的方法 | 第13-15页 |
| 2．2．3 模板匹配的方法 | 第15页 |
| 2．2．4 基于人脸外观的方法 | 第15-17页 |
| 2．3 人脸跟踪方法综述 | 第17-21页 |
| 2．3．1 基于人脸检测的方法 | 第17-18页 |
| 2．3．2 基于运动目标跟踪的方法 | 第18-21页 |
| 3 人脸肤色模型 | 第21-33页 |
| 3．1 彩色空间 | 第21-24页 |
| 3．1．1 RGB空间 | 第21-22页 |
| 3．1．2 rgb空间 | 第22页 |
| 3．1．3 HSV空间 | 第22-23页 |
| 3．1．4 YCbCr空间 | 第23-24页 |
| 3．2 肤色模型 | 第24-29页 |
| 3．2．1 各彩色空间中肤色的聚类情况 | 第24-26页 |
| 3．2．2 混合肤色模型的建立 | 第26-29页 |
| 3．3 实验结果与分析 | 第29-33页 |
| 4 视频中的人脸检测 | 第33-55页 |
| 4．1 引言 | 第33页 |
| 4．2 基于差分图像的人脸检测 | 第33-39页 |
| 4．2．1 差分法 | 第33-34页 |
| 4．2．2 算法流程 | 第34页 |
| 4．2．3 算法实现 | 第34-38页 |
| 4．2．4 实验结果与分析 | 第38-39页 |
| 4．3 基于进化 Agent计算的人脸检测 | 第39-48页 |
| 4．3．1 进化 Agent的概念与计算原理 | 第40-42页 |
| 4．3．2 基于进化 Agent计算的人脸检测算法实现 | 第42-45页 |
| 4．3．3 实验结果与分析 | 第45-48页 |
| 4．4 基于模板匹配的人脸验证 | 第48-52页 |
| 4．4．1 平均人脸模板生成 | 第48-50页 |
| 4．4．2 匹配方法 | 第50页 |
| 4．4．3 算法实现 | 第50-51页 |
| 4．4．4 实验结果与分析 | 第51-52页 |
| 4．5 本章小结 | 第52-55页 |
| 5 视频中的人脸跟踪 | 第55-69页 |
| 5．1 引言 | 第55页 |
| 5．2 基于进化 Agent计算的人脸跟踪 | 第55-59页 |
| 5．2．1 基于卡尔曼滤波的运动估计 | 第55-57页 |
| 5．2．2 算法实现流程 | 第57-58页 |
| 5．2．3 实验结果与分析 | 第58-59页 |
| 5．3 基于均值偏移的人脸跟踪 | 第59-67页 |
| 5．3．1 均值偏移算法原理 | 第60-61页 |
| 5．3．2 基于 Bhattacharyya系数度量的人脸目标定位 | 第61-62页 |
| 5．3．3 人脸跟踪算法 | 第62-65页 |
| 5．3．4 实验结果与分析 | 第65-67页 |
| 5．4 本章小结 | 第67-69页 |
| 结束语 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-75页 |