| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 插图索引 | 第9-10页 |
| 附表索引 | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| ·课题背景与意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·研究的主要内容 | 第13-14页 |
| ·论文结构 | 第14-15页 |
| 第2章 图像特征分析技术简述 | 第15-25页 |
| ·图像处理技术简述 | 第15-16页 |
| ·图像特征简介及其表示方法 | 第16-24页 |
| ·颜色特征 | 第16-19页 |
| ·纹理特征 | 第19-22页 |
| ·形状特征 | 第22-24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 第3章 图像特征在头部检测算法中的应用 | 第25-34页 |
| ·概述 | 第25页 |
| ·图像分割 | 第25-27页 |
| ·基于形状的头部检测方法 | 第27-31页 |
| ·形状特征的提取 | 第28页 |
| ·基于圆形的头部检测算法 | 第28-31页 |
| ·基于颜色特征的头部检测方法 | 第31-33页 |
| ·发色的色度概率分布模型 | 第31-32页 |
| ·发色分割 | 第32-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 第4章 运动目标检测算法研究 | 第34-43页 |
| ·运动目标检测技术简述 | 第34页 |
| ·常见的运动目标检测技术 | 第34-37页 |
| ·光流法 | 第35页 |
| ·帧间差分法 | 第35-36页 |
| ·背景差分法 | 第36-37页 |
| ·一种改进的背景差分方法 | 第37-42页 |
| ·图像差分 | 第37-39页 |
| ·背景更新 | 第39-40页 |
| ·实验结果及分析 | 第40-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 第5章 基于曲率尺度空间的人头部检测算法 | 第43-55页 |
| ·头部特征形状分析 | 第43-44页 |
| ·运用canny算子进行边缘提取 | 第44-47页 |
| ·双阈值技术 | 第44-45页 |
| ·多尺度技术 | 第45-47页 |
| ·特征点检测 | 第47-49页 |
| ·Harris角点检测算法 | 第47-48页 |
| ·曲率尺度空间角点检测算法 | 第48-49页 |
| ·曲率尺度空间中的人头部检测算法 | 第49-52页 |
| ·多尺度乘积的定义 | 第50-51页 |
| ·人头大小比例 | 第51-52页 |
| ·算法结果与分析 | 第52-53页 |
| ·本文算法检测效果 | 第52-53页 |
| ·各类算法比较 | 第53页 |
| ·小结 | 第53-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文及参加的科研项目 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |