视频人脸智能检测与跟踪技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-19页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-11页 |
| ·研究现状 | 第9-10页 |
| ·研究难点 | 第10-11页 |
| ·人脸检测方法 | 第11-13页 |
| ·特征提取 | 第13-16页 |
| ·特征分类方法 | 第16-17页 |
| ·主要研究内容 | 第17页 |
| ·论文结构 | 第17-19页 |
| 第二章 图像预处理及肤色模型 | 第19-32页 |
| ·图像处理基础 | 第19-23页 |
| ·图像成像理论 | 第19-20页 |
| ·颜色空间 | 第20-23页 |
| ·光照补偿 | 第23-28页 |
| ·同态滤波原理 | 第23-24页 |
| ·颜色空间的选择 | 第24-26页 |
| ·同态滤波器 | 第26-27页 |
| ·实验结果和结论 | 第27-28页 |
| ·肤色模型 | 第28-31页 |
| ·肤色模型的概述 | 第28-29页 |
| ·Skin Locus肤色模型 | 第29-30页 |
| ·Skin Locus肤色提取 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 局部二进制模式人脸检测过程 | 第32-47页 |
| ·传统局部二进制模式 | 第32-36页 |
| ·LBP旋转不变性 | 第33-34页 |
| ·LBP标准模式 | 第34-36页 |
| ·改进的局部二进制模式(ILBP) | 第36-38页 |
| ·实验结果及结论 | 第38页 |
| ·AVR特征提取 | 第38-39页 |
| ·人脸特征表示 | 第39-41页 |
| ·分类器的选择 | 第41-45页 |
| ·SVM分类器 | 第41-42页 |
| ·SVM核函数分类 | 第42-43页 |
| ·高斯核函数性质 | 第43-44页 |
| ·高斯核函数的参数选择 | 第44-45页 |
| ·实验结果及讨论 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 图像搜索策略 | 第47-62页 |
| ·重叠窗口 | 第47-50页 |
| ·消除重叠窗口 | 第48-50页 |
| ·图像缩放算法 | 第50-53页 |
| ·最近邻插值 | 第50-51页 |
| ·双线性插值法 | 第51页 |
| ·双三次插值法 | 第51-53页 |
| ·实验结果及结论 | 第53页 |
| ·边缘检测 | 第53-61页 |
| ·边缘算子 | 第54-56页 |
| ·Canny检测 | 第56-58页 |
| ·积分图 | 第58-59页 |
| ·实验结果及结论 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 视频流中的人脸检测 | 第62-68页 |
| ·运动区域检测 | 第62-65页 |
| ·背景差分 | 第62-65页 |
| ·实验及结论 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 攻读硕士研究生期间的研究成果 | 第75-76页 |
