视频运动图像中的人脸检测研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第1章 引言 | 第7-14页 |
| ·研究背景与意义 | 第7-8页 |
| ·人脸检测研究的发展历程 | 第8-10页 |
| ·人脸检测方法综述 | 第10-12页 |
| ·基于知识的自顶向下的方法 | 第11页 |
| ·基于人脸特征的自底向上的方法 | 第11页 |
| ·基于模板匹配的方法 | 第11-12页 |
| ·基于人脸外观的方法 | 第12页 |
| ·选题依据 | 第12页 |
| ·论文主要研究和开发内容 | 第12-13页 |
| ·论文结构概要 | 第13-14页 |
| 第2章 人脸检测基础理论及技术 | 第14-23页 |
| ·肤色信息在人脸检测中的应用 | 第14-16页 |
| ·色彩空间的选择 | 第14-15页 |
| ·构建肤色模型 | 第15-16页 |
| ·肤色信息的利用 | 第16页 |
| ·图像分割方法综述 | 第16-18页 |
| ·基于像素的物体分割 | 第17页 |
| ·基于边界的物体分割 | 第17页 |
| ·基于区域的物体分割 | 第17-18页 |
| ·图像平滑滤波技术 | 第18-20页 |
| ·邻域平均滤波 | 第18页 |
| ·中值滤波 | 第18-19页 |
| ·数学形态学滤波 | 第19页 |
| ·滤波效果比较 | 第19-20页 |
| ·视频码流分析 | 第20页 |
| ·目标聚类分析算法 | 第20-21页 |
| ·模板匹配 | 第21-23页 |
| 第3章 “金睛人脸检测系统”的体系结构 | 第23-36页 |
| ·“金睛人脸检测系统”的结构 | 第23-24页 |
| ·人脸检测预处理模块 | 第24-31页 |
| ·分析码流运动矢量以提取搜索子空间 | 第25页 |
| ·基于肤色的人脸初分割 | 第25-29页 |
| ·数学形态学滤波 | 第29页 |
| ·聚类分析及参数提取 | 第29-31页 |
| ·人脸验证模块 | 第31-34页 |
| ·基于人脸知识的人脸验证 | 第31-32页 |
| ·基于模板匹配法的人脸验证 | 第32-34页 |
| ·人脸跟踪模块 | 第34页 |
| ·实验结果及分析 | 第34-36页 |
| ·实验结果 | 第34页 |
| ·结果分析 | 第34-36页 |
| 第4章 “金睛人脸检测系统”的功能分析及应用 | 第36-41页 |
| ·系统功能 | 第36-39页 |
| ·人脸检测功能 | 第36-38页 |
| ·数字视频录像(DVR)功能 | 第38页 |
| ·实时视频监控功能 | 第38页 |
| ·实时运动报警功能 | 第38-39页 |
| ·可供应用解决方案 | 第39-41页 |
| ·人脸识别和表情理解 | 第39页 |
| ·可视电话及视频会议 | 第39页 |
| ·基于内容的视频检索 | 第39-41页 |
| 第5章 总结和展望 | 第41-43页 |
| ·总结 | 第41页 |
| ·对进一步研究的展望 | 第41-43页 |
| 致谢 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-45页 |
