| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·本文选题背景及研究意义 | 第7-8页 |
| ·视频内容取证的国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·目标检测技术概述 | 第9-11页 |
| ·本文主要工作内容与组织结构 | 第11-15页 |
| 第二章 视频内容取证理论基础 | 第15-27页 |
| ·相关背景建模方法 | 第15-18页 |
| ·混合高斯模型背景建模 | 第15-17页 |
| ·∑-△背景建模 | 第17页 |
| ·拉普拉斯背景建模 | 第17-18页 |
| ·基于肤色模型和眼部区域的人脸检测 | 第18-21页 |
| ·SURF 目标识别 | 第21-24页 |
| ·Gabor 小波变换 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 基于静止目标检测的视频内容取证方法 | 第27-41页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·基于拉普拉斯分布模型的静止目标检测方法 | 第27-33页 |
| ·背景精检测 | 第28页 |
| ·静止目标检测 | 第28-29页 |
| ·实验结果与分析 | 第29-33页 |
| ·基于静止目标检测的视频内容取证方法 | 第33-39页 |
| ·已知对象信息提取 | 第33-34页 |
| ·目标识别策略 | 第34-35页 |
| ·视频内容取证方法流程 | 第35-36页 |
| ·实验结果与分析 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 基于人脸检测的视频内容取证方法 | 第41-51页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·视频运动人体区域获取与预处理 | 第41-43页 |
| ·基于肤色模型和眼部区域的人脸检测 | 第43-45页 |
| ·基于 SURF 算法和 Gabor 特征的人脸识别 | 第45-47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 主要结论与展望 | 第51-54页 |
| 主要结论 | 第51-52页 |
| 展望 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第59页 |