实时视频流中人脸检测关键技术的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·研究内容及应用 | 第12-14页 |
| ·研究的难点 | 第14页 |
| ·论文结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 人脸检测综述 | 第16-24页 |
| ·人脸检测的方法 | 第16-20页 |
| ·基于特征的方法 | 第16-17页 |
| ·基于模板匹配的方法 | 第17页 |
| ·基于知识的方法 | 第17-18页 |
| ·基于统计的方法 | 第18-20页 |
| ·人脸检测的评价标准 | 第20-21页 |
| ·视频流中的人脸检测 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-24页 |
| 第3章 视频流中的运动目标分割 | 第24-38页 |
| ·运动目标分割算法分类 | 第24-29页 |
| ·背景图像差分法 | 第26-27页 |
| ·帧间差分法 | 第27-28页 |
| ·光流法 | 第28-29页 |
| ·其他方法 | 第29页 |
| ·改进的背景差分算法 | 第29-32页 |
| ·参考背景的生成 | 第29-31页 |
| ·参考背景的更新策略 | 第31-32页 |
| ·自适应灰度阈值分割算法 | 第32-35页 |
| ·图像分割的一般模型 | 第33页 |
| ·灰度阈值分割 | 第33-34页 |
| ·一种新的自适应阈值分割算法 | 第34-35页 |
| ·运动目标分割的后期处理 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第4章 运动目标肤色分割 | 第38-60页 |
| ·色彩空间的选择 | 第39-42页 |
| ·RGB色彩空间 | 第39-40页 |
| ·HIS色彩空间 | 第40页 |
| ·YUV色彩空间 | 第40-41页 |
| ·YIQ色彩空间 | 第41页 |
| ·YCbCr色彩空间 | 第41-42页 |
| ·肤色分割算法的设计及实现 | 第42-54页 |
| ·肤色区域模型 | 第43-44页 |
| ·简单高斯模型 | 第44-46页 |
| ·肤色分割的混合模型算法设计及实现 | 第46-48页 |
| ·最优阈值肤色分割算法设计及实现 | 第48-54页 |
| ·候选人脸区域的筛选 | 第54-56页 |
| ·矩形的归并 | 第54页 |
| ·肤色区域外接矩形 | 第54-55页 |
| ·几何筛选 | 第55-56页 |
| ·实验结果及分析 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 人脸精确定位及验证 | 第60-72页 |
| ·轮廓跟踪 | 第60-63页 |
| ·链码表 | 第60-61页 |
| ·单区域轮廓跟踪 | 第61-62页 |
| ·多区域轮廓跟踪 | 第62-63页 |
| ·最小二乘法椭圆拟合 | 第63-67页 |
| ·最小二乘法 | 第63-65页 |
| ·拟合椭圆的参数确定 | 第65-66页 |
| ·算法描述及拟合结果 | 第66-67页 |
| ·人脸潜在区域验证 | 第67-68页 |
| ·椭圆长短轴之比 | 第67-68页 |
| ·肤色密度 | 第68页 |
| ·实验结果分析 | 第68-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第6章 研究结论与展望 | 第72-74页 |
| ·课题研究结论 | 第72页 |
| ·未来展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
