基于肤色信息的人脸检测与跟踪算法研究
| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-19页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·人脸检测与跟踪的发展与研究现状 | 第11-12页 |
| ·人脸检测的发展与研究现状 | 第11-12页 |
| ·人脸跟踪的发展与研究现状 | 第12页 |
| ·人脸检测与跟踪综述 | 第12-14页 |
| ·相关概念 | 第12-13页 |
| ·人脸检测与跟踪技术存在的困难 | 第13-14页 |
| ·人脸检测与跟踪算法综述 | 第14-17页 |
| ·人脸检测算法 | 第14-16页 |
| ·人脸跟踪算法 | 第16-17页 |
| ·本文的主要工作及安排 | 第17-19页 |
| 2 彩色图像中的肤色分割 | 第19-37页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·人脸肤色在色彩空间的分布 | 第19-28页 |
| ·RGB 色彩空间 | 第20-21页 |
| ·YCbCr 色彩空间及肤色分布特点 | 第21-24页 |
| ·HSV 色彩空间及肤色分布特点 | 第24-27页 |
| ·HIS 色彩空间 | 第27-28页 |
| ·人脸肤色分割 | 第28-36页 |
| ·图像预处理 | 第28-31页 |
| ·肤色模型的建立及改进 | 第31-33页 |
| ·图像二值化处理 | 第33-34页 |
| ·二值化图像去噪处理 | 第34-36页 |
| ·本章小节 | 第36-37页 |
| 3 基于人脸候选区域的人脸检测算法 | 第37-51页 |
| ·人脸定位算法概述 | 第37-39页 |
| ·基于边缘检测的人脸检测算法 | 第39-44页 |
| ·经典Sobel 算子边缘检测算法 | 第39-41页 |
| ·改进后的Sobel 算子边缘检测算法 | 第41-42页 |
| ·基于人脸边缘图的人脸检测 | 第42-44页 |
| ·基于SNoW 分类器的人脸检测算法 | 第44-50页 |
| ·连续均值量化变换 | 第44-46页 |
| ·SNoW 分类器 | 第46-47页 |
| ·基于SMQT 和 SNoW 分类器的人脸检测 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 4 人脸跟踪算法研究 | 第51-68页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·基于运动目标检测的人脸跟踪算法 | 第51-56页 |
| ·背景图像差分法 | 第51-52页 |
| ·帧间差分法 | 第52-53页 |
| ·光流法 | 第53页 |
| ·基于联合差分法的人脸检测 | 第53-56页 |
| ·基于人脸检测的跟踪算法 | 第56-65页 |
| ·肤色模型在人脸跟踪中的应用 | 第56-59页 |
| ·小波变换算法在人脸跟踪中的应用 | 第59-63页 |
| ·支持向量机算法在目标跟踪中的应用 | 第63-65页 |
| ·动态人脸跟踪的实现 | 第65-67页 |
| ·人脸跟踪总体流程 | 第65页 |
| ·实验结果分析 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 5 结论 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 附录A 附录内容名称 | 第74-76页 |
| 作者简历 | 第76-78页 |
| 学位论文数据集 | 第78-79页 |
