视频图像中人脸检测与人脸特征提取的研究
| 第一章 绪论 | 第1-24页 |
| ·课题背景 | 第14页 |
| ·人脸识别的发展现状 | 第14-15页 |
| ·表情识别的发展现状 | 第15-20页 |
| ·人脸区域定位 | 第17页 |
| ·脸部特征提取 | 第17-20页 |
| ·表情分类 | 第20页 |
| ·现有的人脸检测算法 | 第20-22页 |
| ·人脸检测的评价标准 | 第22-23页 |
| ·本文的主要工作与安排 | 第23-24页 |
| 第二章 基于肤色与基于Haar特征的人脸检测方法 | 第24-48页 |
| ·基于肤色模型的人脸检测算法 | 第24-32页 |
| ·色彩空间 | 第25-27页 |
| ·肤色模型 | 第27-28页 |
| ·肤色分割 | 第28-31页 |
| ·人脸区域定位 | 第31-32页 |
| ·基于Haar特征的人脸检测方法 | 第32-43页 |
| ·Haar特征 | 第33-35页 |
| ·弱分类器 | 第35页 |
| ·AdaBoost算法与强分类器 | 第35-37页 |
| ·层叠分类器 | 第37-39页 |
| ·训练分类器 | 第39-42页 |
| ·检测人脸 | 第42-43页 |
| ·实验结果与分析 | 第43-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第三章 人脸区域的实时检测 | 第48-59页 |
| ·改进的人脸区域的检测方法 | 第48-50页 |
| ·人脸区域的跟踪 | 第50-54页 |
| ·人脸区域肤色采样 | 第51-52页 |
| ·CAMSHIFT算法 | 第52-54页 |
| ·实验结果与分析 | 第54-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第四章 视频中的人脸表情识别 | 第59-72页 |
| ·视频中的人脸特征提取 | 第59-65页 |
| ·基本思想 | 第59-60页 |
| ·双眼的提取与定位 | 第60-62页 |
| ·眉毛的提取与定位 | 第62页 |
| ·嘴巴的提取与定位 | 第62-65页 |
| ·人脸基本表情识别 | 第65-68页 |
| ·嘴巴表情分类识别 | 第66-67页 |
| ·进一步的分类识别 | 第67-68页 |
| ·头势的判断 | 第68页 |
| ·实验结果与分析 | 第68-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第五章 系统的设计与实现 | 第72-77页 |
| ·系统的整体框架和各功能模块 | 第72-73页 |
| ·系统的软硬件平台 | 第73页 |
| ·系统的运行效果与评估 | 第73-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 第六章 总结和展望 | 第77-79页 |
| ·本文工作的总结 | 第77-78页 |
| ·进一步工作的展望 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第84-85页 |
| 作者和导师简介 | 第85-87页 |
