基于监控视频的人脸识别与运动目标分割
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·人脸识别研究的目的及意义 | 第10-13页 |
| ·人脸识别的主要研究内容 | 第11-12页 |
| ·人脸识别技术的发展趋势 | 第12页 |
| ·人脸识别技术的应用领域 | 第12-13页 |
| ·国内外研究状况的概述 | 第13-14页 |
| ·研究内容及结构安排 | 第14-17页 |
| 第2章 人脸识别方法研究 | 第17-25页 |
| ·人脸检测算法 | 第17-21页 |
| ·基于特征的人脸检测算法 | 第17-20页 |
| ·基于图像的人脸检测方法 | 第20-21页 |
| ·人脸识别算法 | 第21-22页 |
| ·基于视频序列的人脸识别 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 基于经验模态分解的人脸识别 | 第25-39页 |
| ·引言 | 第25-27页 |
| ·二维经验模态分解 | 第27-30页 |
| ·经验模态分解原理 | 第27-28页 |
| ·EMD低通滤波原理 | 第28-30页 |
| ·基于EMD的人脸特征提取 | 第30-33页 |
| ·EMD特征提取 | 第30-32页 |
| ·PCA降维 | 第32-33页 |
| ·实验与分析 | 第33-38页 |
| ·本章总结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于视频序列三维重建的人脸识别 | 第39-55页 |
| ·引言 | 第39-40页 |
| ·人脸图像特征点标定算法 | 第40-42页 |
| ·ASM形状模型的建立 | 第40页 |
| ·局部纹理模型的建立 | 第40-41页 |
| ·基于ASM模型的人脸轮廓拟合 | 第41-42页 |
| ·改进的ASM特征点标定算法 | 第42-44页 |
| ·改进的人脸初始位置定位 | 第43页 |
| ·改进的搜索策略 | 第43-44页 |
| ·特定人脸重建 | 第44-48页 |
| ·人脸姿态估计 | 第44-46页 |
| ·人脸三维重建 | 第46-48页 |
| ·纹理映射 | 第48页 |
| ·实验与分析 | 第48-52页 |
| ·本章小结 | 第52-55页 |
| 第5章 光照鲁棒性人脸识别方法研究 | 第55-67页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·基于稀疏表示的人脸识别研究 | 第55-58页 |
| ·基于相位一致性的人脸识别研究 | 第58-61页 |
| ·基于LBP特征的人脸识别方法研究 | 第61-63页 |
| ·实验与分析 | 第63-65页 |
| ·本章总结 | 第65-67页 |
| 第6章 视频序列中的运动目标分割研究 | 第67-79页 |
| ·引言 | 第67页 |
| ·基于光流和图论方法的运动目标分割 | 第67-75页 |
| ·基于光流的运动估计 | 第68-71页 |
| ·图像过分割 | 第71-73页 |
| ·图结构融合算法 | 第73-75页 |
| ·实验与分析 | 第75-76页 |
| ·本章小结 | 第76-79页 |
| 第7章 总结与展望 | 第79-81页 |
| ·本文工作总结 | 第79-80页 |
| ·未来工作展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-87页 |
| 致谢 | 第87-89页 |
| 研究生期间研究成果及发表的学术论文 | 第89页 |
