| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 致谢 | 第8-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-20页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·人脸跟踪研究的背景和意义 | 第13-15页 |
| ·目前国内外的研究情况 | 第15-18页 |
| ·人脸跟踪的研究现状 | 第15-17页 |
| ·人脸跟踪的难点问题 | 第17-18页 |
| ·论文的内容概要 | 第18-20页 |
| 第二章 基于肤色的快速人脸检测 | 第20-30页 |
| ·人脸检测方法综述 | 第20-24页 |
| ·基于模板匹配的人脸检测 | 第21页 |
| ·基于统计学习的人脸检测 | 第21-23页 |
| ·基于不变特征的人脸检测 | 第23-24页 |
| ·基于肤色的人脸检测算法 | 第24-29页 |
| ·色度空间选择 | 第24-27页 |
| ·基于H分量的肤色建模 | 第27-28页 |
| ·肤色区域分割及人脸验证 | 第28页 |
| ·人脸检测实验结果 | 第28-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于 Mean Shift的人脸跟踪算法 | 第30-43页 |
| ·Mean Shift原理 | 第30-34页 |
| ·引言 | 第30-31页 |
| ·核函数 | 第31页 |
| ·Mean Shift向量 | 第31-33页 |
| ·Mean Shift过程 | 第33-34页 |
| ·基于 Mean Shift人脸跟踪 | 第34-40页 |
| ·模型建立 | 第35-36页 |
| ·相似性函数 | 第36-37页 |
| ·追踪定位 | 第37-38页 |
| ·实验结果 | 第38-40页 |
| ·Mean Shift算法改进 | 第40-42页 |
| ·算法改进 | 第40-41页 |
| ·实验结果 | 第41-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 第四章 快速运动的多人脸跟踪算法 | 第43-51页 |
| ·基于Kalman滤波器的运动预测 | 第43-47页 |
| ·离散 Kalman滤波器 | 第43-45页 |
| ·Kalman的运动预测 | 第45-47页 |
| ·Kalman与 Mean Shift相结合的人脸跟踪 | 第47-50页 |
| ·Kalman与 Mean Shift相结合 | 第47-48页 |
| ·遮挡问题处理 | 第48页 |
| ·多目标跟踪算法步骤 | 第48页 |
| ·实验结果分析 | 第48-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 第五章 基于DSP的人脸主动跟踪系统 | 第51-61页 |
| ·系统平台组成 | 第51-52页 |
| ·系统硬件组成 | 第52-56页 |
| ·DSP控制器 | 第52-53页 |
| ·CCD摄像机和视频采集 | 第53-54页 |
| ·云台控制模块 | 第54-56页 |
| ·系统软件设计 | 第56-59页 |
| ·云台控制算法实现 | 第57-58页 |
| ·算法流程 | 第58-59页 |
| ·人脸主动跟踪仿真实验结果 | 第59-60页 |
| ·小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-64页 |
| ·本文主要工作 | 第61-62页 |
| ·对未来工作的展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士期间参与的课题和发表的论文 | 第68页 |
| 参与项目 | 第68页 |
| 发表论文 | 第68页 |