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用于人机交互的用户瞳孔定位与深度探测

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第一章 概述第9-13页
   ·瞳孔定位问题提出的背景及研究意义第9-10页
   ·瞳孔定位评价指标第10页
   ·瞳孔定位研究的难点第10-11页
   ·本文的工作内容第11-13页
第二章 基于亮瞳效应的人眼区域提取第13-22页
   ·基本结构及原理介绍第13-16页
     ·亮瞳效应概述第13-14页
     ·亮瞳形成的原因第14页
     ·光源结构介绍第14-16页
   ·人眼候选区域的选取第16-20页
     ·伪候选点的剔除第17-20页
   ·本章小结第20-22页
第三章 基于AdaBoost和SVM算法的人脸检测算法第22-38页
   ·Adaboost算法第22-33页
     ·Adaboost方法概述第22-23页
     ·矩形特征Rectangle Feature第23-25页
     ·积分图Integral Image第25-27页
     ·弱分类器第27-28页
     ·查找表型弱分类器第28-29页
     ·Real Adaboost算法第29-31页
     ·加速策略第31-33页
   ·基于Haar特征的SVM算法第33-34页
   ·程序训练及结果第34-38页
     ·新特征的引进第34-35页
     ·新样本的训练第35-36页
     ·检测效果第36-38页
第四章 用于场间跟踪的快速模板匹配第38-48页
   ·模板匹配概述第38页
   ·中心偏移特性第38-39页
   ·常用匹配算法简介第39-41页
     ·基于灰度信息的图像匹配第39-40页
     ·基于特征的匹配算法第40页
     ·基于亚像素匹配方法第40-41页
     ·基于关系结构的匹配方法第41页
   ·匹配搜索策略第41-42页
   ·模板更新策略第42-43页
     ·模板更新准则第43页
     ·算法具体流程第43页
   ·实验过程及结果第43-48页
第五章 用户三维深度探测第48-58页
   ·第三维深度探测简介第48页
   ·张正友标定法第48-52页
     ·空间点到平面点的映射第48-49页
     ·内参限制第49页
     ·相机内参的求解第49-50页
     ·标定过程第50-52页
   ·立体匹配第52-55页
     ·常用的立体匹配算法第53-54页
     ·立体匹配约束第54页
     ·相似性标准第54-55页
   ·第三维深度测量第55-58页
第六章 总结与展望第58-60页
参考文献第60-63页
致谢第63-64页
攻读硕士期间发表的成果第64-65页

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