视频序列图像中人脸跟踪方法研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
第一章 引言	第8-11页
·人脸跟踪的研究背景	第8-9页
·本文的主要工作	第9-10页
·论文结构	第10-11页
第二章 人脸检测与人脸跟踪技术	第11-15页
·人脸检测的主要方法	第11-12页
·基于知识的方法	第11页
·基于特征不变性的方法	第11-12页
·模板匹配的方法	第12页
·基于统计学习的方法	第12页
·人脸跟踪的主要方法	第12-15页
·基于运动信息的跟踪	第12-13页
·基于色彩信息的跟踪	第13页
·利用模型进行相似性跟踪	第13页
·利用局部特征进行跟踪	第13-15页
第三章 基于肤色模型和几何特征的人脸检测	第15-27页
·算法流程	第15页
·肤色检测	第15-21页
·YCbCr 颜色空间	第16-18页
·肤色高斯模型	第18-20页
·人脸候选区域的确定	第20-21页
·人脸的精确定位	第21-27页
·嘴唇的定位	第21-23页
·确定人脸对称轴	第23-24页
·人眼的定位	第24-25页
·人脸区域的定位	第25-27页
第四章 粒子滤波框架下的多线索人脸跟踪	第27-36页
·粒子滤波理论	第27-32页
·贝叶斯滤波	第27-28页
·蒙特卡罗方法	第28-29页
·粒子滤波方法	第29-31页
·粒子滤波跟踪框架	第31-32页
·基于肤色和椭圆轮廓的粒子滤波人脸跟踪	第32-36页
·初始化	第33-34页
·系统状态转移	第34页
·系统观测	第34-35页
·目标状态的估计	第35-36页
第五章 实验结果和分析	第36-47页
·人脸检测的实验结果和分析	第36-39页
·人脸跟踪的实验结果和分析	第39-47页
·跟踪鲁棒性分析	第39-43页
·跟踪速度分析	第43-47页
结论与展望	第47-49页
参考文献	第49-51页
致谢	第51-52页
在学期间公开发表论文及著作情况	第52页