| 摘要 | 第8-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第13-24页 |
| 1.1 本文研究的背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 人脸检测研究现状 | 第14-19页 |
| 1.2.1 概述 | 第14-16页 |
| 1.2.2 人脸检测常用方法 | 第16-19页 |
| 1.2.3 人脸检测的评价指标 | 第19页 |
| 1.3 人脸跟踪研究现状 | 第19-20页 |
| 1.4 人数密度统计的研究现状 | 第20-22页 |
| 1.5 本文研究的内容 | 第22-23页 |
| 1.6 本文的组织结构 | 第23-24页 |
| 第二章 人脸检测 | 第24-35页 |
| 2.1 概述 | 第24-25页 |
| 2.2 基于人脸检测的相关图像预处理 | 第25-27页 |
| 2.2.1 彩色图像的灰度化 | 第25页 |
| 2.2.2 人脸图像直方图均衡化 | 第25-27页 |
| 2.3 基于改进的Viola-Jones人脸检测算法 | 第27-34页 |
| 2.3.1 样本训练 | 第27-29页 |
| 2.3.2 特征提取 | 第29页 |
| 2.3.3 级联及回归校准 | 第29-31页 |
| 2.3.4 实验仿真结果与分析 | 第31-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 人脸跟踪与人数密度统计 | 第35-43页 |
| 3.1 概述 | 第35页 |
| 3.2 人脸跟踪特征分析 | 第35-36页 |
| 3.3 基于Kalman滤波的Camshift人脸跟踪算法 | 第36-40页 |
| 3.3.1 Camshift算法 | 第36-37页 |
| 3.3.2 Kalman滤波 | 第37-38页 |
| 3.3.3 基于Kalman滤波的Camshift算法 | 第38-39页 |
| 3.3.4 实验结果分析 | 第39-40页 |
| 3.4 人数密度统计方法 | 第40-42页 |
| 3.4.1 基于虚线设置的计数方法 | 第41页 |
| 3.4.2 人数密度统计的实现方法 | 第41页 |
| 3.4.3 人数密度统计实现的过程 | 第41-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 系统的设计与实现 | 第43-51页 |
| 4.1 系统需求分析与设计概要 | 第43-45页 |
| 4.1.1 系统需求分析 | 第43-44页 |
| 4.1.2 系统设计概要 | 第44-45页 |
| 4.2 系统设计与实现 | 第45-47页 |
| 4.3 系统功能测试 | 第47-50页 |
| 4.3.1 测试环境搭建 | 第47-48页 |
| 4.3.2 视频处理功能测试 | 第48页 |
| 4.3.3 人脸检测功能测试 | 第48-49页 |
| 4.3.4 人数密度统计功能测试 | 第49-50页 |
| 4.4 测试结果分析 | 第50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 工作总结与展望 | 第51-52页 |
| 5.1 工作总结 | 第51页 |
| 5.2 研究展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 附录 A 攻读硕士学位期间所发表的论文 | 第56页 |
