| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·研究目的 | 第7页 |
| ·研究的背景和意义 | 第7-10页 |
| ·国内外研究发展概况 | 第8-9页 |
| ·生物识别技术介绍 | 第9-10页 |
| ·研究发展的重点与难点 | 第10-11页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第11-13页 |
| ·研究路线与期望 | 第12-13页 |
| 第二章 运动目标检测和识别方法介绍 | 第13-28页 |
| ·辨识技术研究综述 | 第13-17页 |
| ·运动目标检测研究现状 | 第13-14页 |
| ·目标检测方法介绍 | 第14-15页 |
| ·相对静止的运动目标检测方法 | 第15-17页 |
| ·图像处理技术理论基础 | 第17-22页 |
| ·图像处理系统介绍 | 第17-18页 |
| ·数字图像处理过程 | 第18-19页 |
| ·数字图像处理方法归纳 | 第19-20页 |
| ·高通滤波处理方法 | 第20-21页 |
| ·图像的识别模式系统介绍 | 第21-22页 |
| ·人脸检测方法的研究 | 第22-28页 |
| ·人脸检测系统介绍 | 第22-23页 |
| ·检测方法选择 | 第23-25页 |
| ·人脸检测的颜色空间选择 | 第25-28页 |
| 第三章 视频序列中的运动目标检测 | 第28-45页 |
| ·检测系统硬件介绍 | 第28-30页 |
| ·实验系统结构 | 第28-29页 |
| ·视频图像的采集 | 第29-30页 |
| ·视频中的人脸检测 | 第30-41页 |
| ·运动区域分割 | 第31-35页 |
| ·运动区域中的肤色分割 | 第35-41页 |
| ·基于欧氏距离变换的人脸定位 | 第41-45页 |
| ·距离变换的概念 | 第41-42页 |
| ·欧几里德距离变换 | 第42页 |
| ·人脸轮廓提取 | 第42-45页 |
| 第四章 运动目标跟踪研究 | 第45-57页 |
| ·目标跟踪方法介绍 | 第45-46页 |
| ·波门跟踪算法简介 | 第45-46页 |
| ·图像跟踪原理及算法选择 | 第46-47页 |
| ·跟踪原理 | 第46-47页 |
| ·算法选择 | 第47页 |
| ·均值平移算法 | 第47-54页 |
| ·Mean Shift 算法的基本思想 | 第47-50页 |
| ·Mean Shift 算法在图像处理中的应用 | 第50-54页 |
| ·基于 OpenCV 的 CamShift 跟踪算法 | 第54-57页 |
| ·算法的实现 | 第56-57页 |
| 第五章 系统设计与实现 | 第57-62页 |
| ·系统组成 | 第57-59页 |
| ·硬件介绍 | 第57页 |
| ·软件环境简介 | 第57-59页 |
| ·系统设计 | 第59-60页 |
| ·人脸检测模块 | 第59页 |
| ·人脸跟踪模块 | 第59-60页 |
| ·系统实现效果 | 第60-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 总结 | 第62页 |
| 展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 在读期间发表论文情况 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |