| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 插图索引 | 第12-13页 |
| 附表索引 | 第13-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 研究的主要内容 | 第17-18页 |
| 1.4 本文结构 | 第18页 |
| 1.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 第2章 ANDROID 平台及增强现实 | 第19-30页 |
| 2.1 Android 平台 | 第19-24页 |
| 2.1.1 Android 系统简介及发展 | 第19-21页 |
| 2.1.2 Android 系统的优势 | 第21页 |
| 2.1.3 Android 平台的系统架构 | 第21-23页 |
| 2.1.4 Android 应用程序开发简介 | 第23-24页 |
| 2.2 增强现实技术 | 第24-27页 |
| 2.2.1 增强现实技术概述 | 第24-25页 |
| 2.2.2 增强现实技术的应用领域 | 第25-26页 |
| 2.2.3 增强现实技术的特点 | 第26页 |
| 2.2.4 增强现实系统的组织结构 | 第26-27页 |
| 2.3 基于人脸的增强现实系统的关键技术 | 第27-29页 |
| 2.3.1 显示技术 | 第27页 |
| 2.3.2 跟踪注册技术 | 第27-28页 |
| 2.3.3 基于人脸的增强现实系统的跟踪注册技术 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于人脸的增强现实中的目标跟踪识别技术 | 第30-44页 |
| 3.1 基于 Android 平台的人脸跟踪算法 | 第30-36页 |
| 3.1.1 人脸跟踪算法 | 第30-31页 |
| 3.1.2 Android 平台基于 Camshift 的人脸跟踪算法 | 第31-34页 |
| 3.1.3 基于 Android 平台的改进 Camshift 算法 | 第34页 |
| 3.1.4 Android 系统中算法实现 | 第34-35页 |
| 3.1.5 运行结果及分析 | 第35-36页 |
| 3.2 基于 Android 平台上的 LBP 直方图人脸识别算法 | 第36-43页 |
| 3.2.1 局部二值模式（LBP） | 第36-38页 |
| 3.2.2 图像预处理 | 第38-40页 |
| 3.2.3 基于 LBP 的人脸特征提取 | 第40-41页 |
| 3.2.4 相似度计算 | 第41页 |
| 3.2.5 最近邻分类器 | 第41-42页 |
| 3.2.6 Android 系统中算法实现 | 第42页 |
| 3.2.7 运行结果及分析 | 第42-43页 |
| 3.3 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 增强现实中虚拟物体的注册方法 | 第44-50页 |
| 4.1 摄像机模型与成像变换 | 第44-46页 |
| 4.2 人脸的姿态估计 | 第46-48页 |
| 4.2.1 人脸姿态估计的一般方法 | 第46页 |
| 4.2.2 Android 上基于人脸特征三角的姿态估计 | 第46-48页 |
| 4.3 虚拟数据到手机的映射过程 | 第48-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 ANDROID 平台上基于视频人脸的增强现实系统设计与实现 | 第50-58页 |
| 5.1 系统需求 | 第50-51页 |
| 5.1.1 功能需求 | 第50页 |
| 5.1.2 非功能需求 | 第50-51页 |
| 5.1.3 运行环境需求 | 第51页 |
| 5.2 系统架构 | 第51-52页 |
| 5.2.1 表现层 | 第51页 |
| 5.2.2 核心功能模块 | 第51-52页 |
| 5.2.3 中间模块 | 第52页 |
| 5.3 系统设计 | 第52-54页 |
| 5.3.1 视频的捕获和显示 | 第52-53页 |
| 5.3.2 人脸跟踪及识别 | 第53-54页 |
| 5.3.3 权限控制 | 第54页 |
| 5.4 系统实现 | 第54-57页 |
| 5.4.1 跟踪和识别模块 | 第54-56页 |
| 5.4.2 姿态估计和虚拟信息显示模块 | 第56-57页 |
| 5.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
