基于复杂场景的人脸检测与人脸跟踪的研究与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·重要研究机构与国际会议 | 第10页 |
| ·本文主要工作 | 第10-11页 |
| ·本文章节安排 | 第11-12页 |
| 第二章 常用人脸检测和跟踪方法 | 第12-18页 |
| ·人脸检测的方法 | 第12-15页 |
| ·基于启发模型的人脸检测 | 第12-13页 |
| ·基于统计的人脸检测 | 第13-15页 |
| ·人脸跟踪的方法 | 第15-17页 |
| ·基于特征点的跟踪方法 | 第15-16页 |
| ·基于模型的跟踪方法 | 第16页 |
| ·基于区域特征空间匹配的跟踪方法 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第三章 基于Adaboost算法的人脸检测 | 第18-40页 |
| ·Haar特征 | 第18-20页 |
| ·积分图 | 第20-22页 |
| ·Adaboost算法 | 第22-24页 |
| ·级联检测器 | 第24-26页 |
| ·算法改进 | 第26-32页 |
| ·Adaboost算法的改进 | 第27-28页 |
| ·级联检测器结构的改进 | 第28-32页 |
| ·实验过程 | 第32-34页 |
| ·训练样本的采集 | 第32-33页 |
| ·图像预处理 | 第33-34页 |
| ·人脸检测过程 | 第34页 |
| ·实验结果与分析 | 第34-39页 |
| ·人脸检测算法的评测标准 | 第34-35页 |
| ·实验结果 | 第35-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于均值漂移的人脸跟踪 | 第40-48页 |
| ·Mean Shift算法 | 第40-41页 |
| ·CamShift算法 | 第41-44页 |
| ·反向投影图 | 第42-43页 |
| ·跟踪算法 | 第43-44页 |
| ·实验结果与分析 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 卡尔曼滤波改进的人脸跟踪 | 第48-55页 |
| ·卡尔曼滤波器 | 第48-49页 |
| ·改进的人脸跟踪算法 | 第49-51页 |
| ·实验结果与分析 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·总结 | 第55页 |
| ·研究结论 | 第55页 |
| ·研究创新 | 第55页 |
| ·展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第62页 |
