基于Adaboosting算法的视频人脸检测技术与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 研究的背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状与发展趋势 | 第8-11页 |
| 1.3 论文研究的内容及章节安排 | 第11-13页 |
| 第二章 视频中图像的预处理及人脸检测方法 | 第13-20页 |
| 2.1 直方图均衡化 | 第13-15页 |
| 2.2 中值滤波 | 第15-17页 |
| 2.3 视频中的人脸检测方法 | 第17-18页 |
| 2.4 OpenCV介绍 | 第18-19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 基于Adaboosting算法的人脸检测 | 第20-39页 |
| 3.1 Adaboosting算法介绍 | 第20-24页 |
| 3.2 积分图像及Haar分类器 | 第24-26页 |
| 3.3 肤色分割预处理 | 第26-29页 |
| 3.4 人脸区域的确定 | 第29-33页 |
| 3.5 实验结果及结果分析 | 第33-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 系统的设计 | 第39-53页 |
| 4.1 系统概述 | 第39页 |
| 4.2 系统的需求分析 | 第39-42页 |
| 4.3 系统的概要设计 | 第42-47页 |
| 4.4 系统的详细设计 | 第47-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 系统的实现及测试 | 第53-75页 |
| 5.1 加载文件模块的实现 | 第53-54页 |
| 5.2 视频图像预处理模块的实现 | 第54-57页 |
| 5.3 人脸区域确定模块的实现 | 第57-59页 |
| 5.4 人脸检测模块的实现 | 第59-66页 |
| 5.5 检测结果输出模块的实现 | 第66-67页 |
| 5.6 视频分帧模块的实现 | 第67-68页 |
| 5.7 系统测试 | 第68-73页 |
| 5.8 本章小结 | 第73-75页 |
| 第六章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 总结 | 第75-76页 |
| 6.2 前景展望 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 附录 | 第82-83页 |
