面向视频的目标人脸查询系统设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 人脸检索的流程 | 第14-15页 |
| 1.4 人脸检索的难点问题 | 第15页 |
| 1.5 本文的主要工作及架构 | 第15-16页 |
| 1.6 本章小结 | 第16-17页 |
| 第2章 视频人脸检索相关技术 | 第17-27页 |
| 2.1 关键帧提取方法 | 第17-20页 |
| 2.1.1 基于镜头的方法 | 第17-18页 |
| 2.1.2 基于内容分析的方法 | 第18页 |
| 2.1.3 基于运动分析的方法 | 第18页 |
| 2.1.4 基于聚类的方法 | 第18-19页 |
| 2.1.5 基于压缩视频的方法 | 第19-20页 |
| 2.2 人脸检测方法 | 第20-24页 |
| 2.2.1 基于知识规则的方法 | 第20-21页 |
| 2.2.2 基于人脸特征的方法 | 第21-22页 |
| 2.2.3 基于模板匹配的方法 | 第22-23页 |
| 2.2.4 基于统计模型的方法 | 第23-24页 |
| 2.3 人脸识别方法 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 目标人脸查询系统设计方案 | 第27-35页 |
| 3.1 系统功能需求分析 | 第27-28页 |
| 3.1.1 功能需求 | 第27-28页 |
| 3.1.2 性能需求 | 第28页 |
| 3.2 系统开发环境 | 第28-32页 |
| 3.2.1 系统开发语言选择 | 第28-30页 |
| 3.2.2 OpenCV视觉库简介 | 第30-31页 |
| 3.2.3 EmguCV视觉库简介 | 第31-32页 |
| 3.3 系统总体框架设计 | 第32-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第4章 目标人脸查询系统的实现 | 第35-59页 |
| 4.1 系统主界面的实现 | 第35-36页 |
| 4.2 视频处理模块的实现 | 第36-40页 |
| 4.2.1 关键帧提取 | 第36-38页 |
| 4.2.2 DirectX视频播放 | 第38-40页 |
| 4.3 人脸检测模块的实现 | 第40-48页 |
| 4.3.1 AdaBoost算法原理 | 第40-44页 |
| 4.3.2 AdaBoost算法实验结果 | 第44-46页 |
| 4.3.3 人脸检测具体实现 | 第46-48页 |
| 4.4 人脸匹配模块的实现 | 第48-56页 |
| 4.4.1 SURF算法原理 | 第48-52页 |
| 4.4.2 SURF算法优势 | 第52-53页 |
| 4.4.3 SURF算法实验结果 | 第53-55页 |
| 4.4.4 人脸匹配具体实现 | 第55-56页 |
| 4.5 检测结果模块的实现 | 第56-57页 |
| 4.6 本章小结 | 第57-59页 |
| 第5章 系统测试与结果分析 | 第59-65页 |
| 5.1 测试方案与测试数据 | 第59页 |
| 5.2 结果分析 | 第59-63页 |
| 5.2.1 检索准确率分析 | 第59-62页 |
| 5.2.2 检索速度分析 | 第62-63页 |
| 5.3 本章小结 | 第63-65页 |
| 第6章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 工作总结 | 第65页 |
| 6.2 工作展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第73页 |
