视频中显著人脸的检测算法研究

独创性(或创新性)声明	第1页
关于论文使用授权的说明	第2-3页
摘要	第3-4页
Abstract	第4-7页
第一章 绪论	第7-17页
·研究课题的背景及意义	第7-8页
·人脸检测算法研究现状	第8-15页
·人脸模式的特征	第8-10页
·人脸检测算法	第10-15页
·论文的主要工作及章节安排	第15-17页
·主要工作	第15-16页
·内容安排	第16-17页
第二章 混合高斯模型和贝叶斯决策理论基础	第17-23页
·引言	第17页
·混合高斯模型	第17-19页
·贝叶斯决策理论	第19-21页
·小结	第21-23页
第三章 基于肤色模型的贝叶斯人脸检测算法	第23-35页
·肤色检测与分割	第23-27页
·颜色空间的选取	第23-25页
·Cb-Cr空间中的肤色统计分析和检测	第25-26页
·肤色的统计模型——GMM统计模型	第26-27页
·人脸特征的提取	第27-29页
·人脸特征分析	第27-28页
·人脸和非人脸特征的统计模型	第28页
·贝叶斯决策分类	第28-29页
·基于菱形搜索的人脸检测快速算法	第29-30页
·实验与结果分析	第30-32页
·小结	第32-35页
第四章 人脸检测在视频中的应用研究	第35-45页
·引言	第35页
·运动目标的跟踪	第35-36页
·基于眼睛定位的人脸跟踪	第36-39页
·眼睛定位	第37-38页
·人脸的跟踪	第38-39页
·新闻视频中显著人脸的检测	第39-43页
·新闻视频和显著人脸	第40-42页
·实验结果与分析	第42-43页
·小结	第43-45页
第五章 总结与展望	第45-47页
·总结	第45-46页
·展望	第46-47页
致谢	第47-49页
参考文献	第49-53页
攻读硕士期间发表学术论文	第53页