| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-23页 |
| 1.1 人脸图像处理的研究背景和意义 | 第15-17页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第17-22页 |
| 1.2.1 人脸检测 | 第19-20页 |
| 1.2.2 人脸跟踪 | 第20-22页 |
| 1.3 论文的主要工作和安排 | 第22-23页 |
| 第二章 人脸检测与跟踪基础理论与算法 | 第23-37页 |
| 2.1 人脸检测基础理论与算法 | 第23-31页 |
| 2.1.1 基于知识的人脸检测方法 | 第23-27页 |
| 2.1.2 基于统计的人脸检测方法 | 第27-31页 |
| 2.2 人脸跟踪基础理论与算法 | 第31-35页 |
| 2.2.1 相似性度量算法 | 第31-32页 |
| 2.2.2 光流法 | 第32-35页 |
| 2.3 本章小结 | 第35-37页 |
| 第三章 基于纹理特征与相似性的人脸跟踪算法及系统实现 | 第37-55页 |
| 3.1 人脸跟踪算法原理及流程 | 第37-38页 |
| 3.2 算法思路及系统实现 | 第38-48页 |
| 3.2.1 场景分析 | 第38-39页 |
| 3.2.2 人脸检测算法 | 第39-44页 |
| 3.2.3 人脸跟踪算法 | 第44-48页 |
| 3.2.4 系统实现 | 第48页 |
| 3.3 实验结果分析 | 第48-53页 |
| 3.4 本章小结 | 第53-55页 |
| 第四章 基于PN学习的人脸跟踪系统 | 第55-71页 |
| 4.1 TLD算法概况 | 第55-56页 |
| 4.2 基于PN学习的人脸跟踪系统实现 | 第56-62页 |
| 4.2.1 PN学习介绍 | 第57-60页 |
| 4.2.2 模块介绍 | 第60-62页 |
| 4.3 实验过程以及数据分析 | 第62-69页 |
| 4.4 本章小结 | 第69-71页 |
| 第五章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第71-72页 |
| 5.2 未来展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 作者简介 | 第77-78页 |