人脸检测与跟踪系统研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第7页 |
| ·国内外研究进展与现状 | 第7-11页 |
| ·人脸检测的研究进展与算法综述 | 第8-10页 |
| ·人脸跟踪的研究进展与算法综述 | 第10-11页 |
| ·人脸检测与跟踪应用及难点 | 第11-13页 |
| ·人脸检测与跟踪的应用 | 第11-13页 |
| ·人脸检测与跟踪的难点问题 | 第13页 |
| ·论文主要内容及安排 | 第13-15页 |
| 第二章 人脸检测 | 第15-39页 |
| ·肤色检测算法 | 第15-24页 |
| ·常用的颜色空间 | 第15-17页 |
| ·人脸肤色模型 | 第17-18页 |
| ·基于YCrCb颜色空间的肤色检测 | 第18-21页 |
| ·人脸区域定位 | 第21-23页 |
| ·实验结果与分析 | 第23-24页 |
| ·基于AdaBoost 的人脸检测算法 | 第24-34页 |
| ·类Haar 特征 | 第24-27页 |
| ·积分图 | 第27-28页 |
| ·弱分类器和强分类器的设计 | 第28-29页 |
| ·分级分类器 | 第29-32页 |
| ·实验结果及分析 | 第32-34页 |
| ·结合肤色模型与AdaBoost 的人脸检测算法 | 第34-38页 |
| ·肤色验证 | 第34-36页 |
| ·实验结果与分析 | 第36-38页 |
| ·小结 | 第38-39页 |
| 第三章 人脸跟踪 | 第39-53页 |
| ·均值移动算法 | 第39-46页 |
| ·Mean Shift 理论 | 第39-43页 |
| ·基于Mean Shift 的目标跟踪算法 | 第43-46页 |
| ·CamShift 算法 | 第46-52页 |
| ·直方图背投影 | 第47-48页 |
| ·基于CamShift 的人脸跟踪 | 第48-50页 |
| ·CamShift 算法的特点及改进 | 第50-51页 |
| ·实验结果与分析 | 第51-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 第四章 人脸检测与跟踪系统实现 | 第53-59页 |
| ·系统组成 | 第53页 |
| ·系统的开发环境 | 第53-54页 |
| ·硬件环境 | 第53-54页 |
| ·软件环境 | 第54页 |
| ·人脸检测与跟踪系统模块组成 | 第54-57页 |
| ·图像采集模块 | 第54-55页 |
| ·人脸检测模块 | 第55-56页 |
| ·人脸跟踪模块 | 第56页 |
| ·系统界面 | 第56-57页 |
| ·小结 | 第57-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·工作总结 | 第59-60页 |
| ·进一步工作展望 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
