基于视频监控网络的人脸跟踪算法研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-6页
目录	第6-8页
第1章 绪论	第8-14页
·引言	第8-9页
·课题研究的目的和意义	第9-10页
·国内外研究现状	第10-12页
·主要研究内容	第12-14页
第2章 人脸区域的提取	第14-28页
·光照预处理	第14-15页
·肤色提取	第15-21页
·色彩空间	第16-18页
·肤色模型	第18-21页
·肤色提取的效果	第21页
·基于Adaboost的人脸检测技术	第21-27页
·特征的选取及特征值的计算	第21-24页
·训练分类器	第24-27页
·人脸区域的提取效果	第27页
·本章小结	第27-28页
第3章 基于单视频的人脸跟踪	第28-43页
·基于Camshift的人脸跟踪	第28-34页
·颜色概率分布	第29页
·Meanshift算法	第29-32页
·Camshift算法	第32-34页
·跟踪的结果及分析	第34页
·基于粒子滤波的人脸跟踪	第34-38页
·粒子滤波理论	第34-37页
·粒子滤波跟踪算法	第37-38页
·跟踪结果与分析	第38页
·Camshift和粒子滤波两步人脸跟踪	第38-42页
·两步跟踪算法	第38-42页
·跟踪结果与分析	第42页
·本章小结	第42-43页
第4章 基于视频监控网络的人脸跟踪	第43-52页
·引言	第43-44页
·多摄像头间的数据融合算法	第44-46页
·算法的基本思想	第44页
·算法描述	第44-46页
·目标外形变化估计	第46-48页
·路径模型分析	第48-51页
·基本概念	第48-49页
·路径模型	第49页
·路径模型分析	第49-51页
·跟踪结果与分析	第51页
·本章小结	第51-52页
第5章 总结与展望	第52-54页
·工作总结	第52页
·未来展望	第52-54页
参考文献	第54-57页
致谢	第57页