视频序列中实时人脸检测及姿态估计的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-11页 |
| ·研究现状以及存在的挑战 | 第11-12页 |
| ·本文的研究内容以及组织结构 | 第12-13页 |
| 第2章 人脸检测 | 第13-33页 |
| ·人脸检测方法概述 | 第13-15页 |
| ·基于特征的人脸检测 | 第15-20页 |
| ·基于底层特征的人脸检测 | 第16-18页 |
| ·基于模型的人脸检测 | 第18-20页 |
| ·基于图像的人脸检测 | 第20-24页 |
| ·基于线性子空间的人脸检测 | 第20-22页 |
| ·基于人工神经网络的人脸检测 | 第22页 |
| ·基于统计的人脸检测 | 第22-24页 |
| ·基于AdaBoost的人脸检测 | 第24-32页 |
| ·Harr特征及其值得计算 | 第25-27页 |
| ·AdaBoost分类器的训练 | 第27-28页 |
| ·人脸区域定位 | 第28-31页 |
| ·实验结果及分析 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 ASM人脸特征点定位 | 第33-42页 |
| ·概述 | 第33-34页 |
| ·ASM模型建立 | 第34-41页 |
| ·特征点的标定 | 第34-35页 |
| ·样本点分布形状的对齐 | 第35-37页 |
| ·全局形状模型的提取 | 第37-38页 |
| ·局部纹理特征模型的提取 | 第38-39页 |
| ·特征点的搜索定位及实验结果 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 人脸跟踪及姿态估计 | 第42-57页 |
| ·人脸跟踪 | 第42-49页 |
| ·概述 | 第42-44页 |
| ·CamShift人脸跟踪 | 第44-47页 |
| ·光流特征点跟踪 | 第47-49页 |
| ·人脸姿态估计 | 第49-56页 |
| ·概述 | 第49-51页 |
| ·姿态的估计 | 第51-54页 |
| ·实验结果及分析 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·本文研究工作总结 | 第57-58页 |
| ·进一步的工作 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及科研情况 | 第64页 |
