| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 人脸检测与跟踪技术的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 研究内容和意义 | 第12页 |
| 1.4 技术基础 | 第12-15页 |
| 1.5 章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 人脸检测算法研究 | 第17-31页 |
| 2.1 典型人脸检测算法概述 | 第17-23页 |
| 2.1.1 基于几何特征的人脸检测方法 | 第17-19页 |
| 2.1.2 基于肤色分割的人脸检测方法 | 第19-22页 |
| 2.1.3 基于统计理论的人脸检测方法 | 第22-23页 |
| 2.2 基于肤色分割和ADABOOST算法相结合的人脸检测算法 | 第23-30页 |
| 2.2.1 基于HSV颜色空间的肤色分割 | 第23-24页 |
| 2.2.2 ADABOOST算法分析 | 第24-27页 |
| 2.2.3 算法改进 | 第27页 |
| 2.2.4 算法实现 | 第27-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 人脸跟踪算法研究 | 第31-42页 |
| 3.1 典型的人脸跟踪算法概述 | 第31-34页 |
| 3.1.1 基于运动分析的人脸跟踪算法 | 第31-34页 |
| 3.1.2 基于人脸检测的跟踪算法 | 第34页 |
| 3.2 基于CAMSHIFT算法的人脸跟踪 | 第34-37页 |
| 3.2.1 卡尔曼(KALMAN)滤波 | 第34-35页 |
| 3.2.2 MEAN SHIFT算法 | 第35-36页 |
| 3.2.3 CAMSHIFT算法 | 第36-37页 |
| 3.3 基于KALMAN滤波和CAMSHIFT算法相结合的人脸跟踪算法 | 第37-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 实验结果与分析 | 第42-50页 |
| 4.1 OPENCV实验平台的搭建 | 第42-46页 |
| 4.1.1 OPENCV试验平台的配置 | 第42-46页 |
| 4.2 人脸检测实验结果与分析 | 第46-48页 |
| 4.3 人脸跟踪结果与分析 | 第48-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 总结与展望 | 第50-51页 |
| 5.1 论文总结 | 第50页 |
| 5.2 下一步工作 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 附录 | 第55-76页 |