| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 引言 | 第12-13页 |
| 1.2 目标及需求 | 第13-14页 |
| 1.2.1 具体目标 | 第13页 |
| 1.2.2 具体功能 | 第13-14页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第14-19页 |
| 1.3.1 人脸检测技术介绍 | 第15-17页 |
| 1.3.2 人脸跟踪技术介绍 | 第17-19页 |
| 1.4 课题研究内容与意义 | 第19页 |
| 1.5 论文内容安排 | 第19-20页 |
| 第2章 基于Ada Boost算法的人脸检测 | 第20-25页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 Ada Boost算法原理 | 第20-22页 |
| 2.2.1 Ada Boost原理综述 | 第20-21页 |
| 2.2.2 Ada Boost算法实现 | 第21-22页 |
| 2.3 Ada Boost算法存在的问题 | 第22页 |
| 2.4 Ada Boost算法的改进 | 第22页 |
| 2.5 肤色检测的方法 | 第22-24页 |
| 2.5.1 肤色检测常用方法 | 第22页 |
| 2.5.2 YCb Cr色彩空间的优点 | 第22-23页 |
| 2.5.3 本文采用的方法 | 第23-24页 |
| 2.6 小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于CamShift算法及Kalman滤波的人脸跟踪 | 第25-39页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 Cam Shift算法原理 | 第25-28页 |
| 3.2.1 Cam Shift算法综述 | 第25页 |
| 3.2.2 色彩投影图的计算 | 第25页 |
| 3.2.3 Mean Shift算法 | 第25-26页 |
| 3.2.4 Cam Shift算法 | 第26页 |
| 3.2.5 Cam Shift核心代码 | 第26-28页 |
| 3.3 Cam Shift算法存在的问题 | 第28-29页 |
| 3.3.1 Cam Shift算法存在的问题 | 第28页 |
| 3.3.2 造成上述问题的原因 | 第28-29页 |
| 3.4 Cam Shift算法的改进 | 第29-31页 |
| 3.4.1 改进分析 | 第29页 |
| 3.4.2 改进算法思想 | 第29-30页 |
| 3.4.3 改进算法流程图 | 第30-31页 |
| 3.5 Kalman滤波的原理 | 第31-32页 |
| 3.5.1 Kalman滤波简单介绍 | 第31页 |
| 3.5.2 Kalman滤波应用实例 | 第31页 |
| 3.5.3 Kalman滤波基本过程 | 第31页 |
| 3.5.4 Kalman滤波基本公式 | 第31-32页 |
| 3.6 Kalman滤波的应用 | 第32页 |
| 3.7 高斯背景建模的原理 | 第32-36页 |
| 3.7.1 背景建模的定义 | 第32-33页 |
| 3.7.2 高斯分布的定义 | 第33页 |
| 3.7.3 单高斯背景建模的原理 | 第33-35页 |
| 3.7.4 混合高斯背景模型对单高斯背景模型算法的改进 | 第35-36页 |
| 3.8 高斯背景建模的应用 | 第36页 |
| 3.9 特征匹配的原理 | 第36-38页 |
| 3.9.1 模板匹配的基本概念 | 第36页 |
| 3.9.2 模板匹配的方法 | 第36-38页 |
| 3.10 特征匹配在本系统中的使用 | 第38页 |
| 3.11 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 系统实现及结果分析 | 第39-58页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 Open CV在本系统中的应用 | 第39-40页 |
| 4.2.1 Open CV简介 | 第39页 |
| 4.2.2 Open CV的优点 | 第39-40页 |
| 4.2.3 Open CV开发工具包内容 | 第40页 |
| 4.2.4 Open CV的配置 | 第40页 |
| 4.3 系统功能及组成 | 第40-41页 |
| 4.3.1 本系统组成部分 | 第40-41页 |
| 4.4 本系统流程图 | 第41-42页 |
| 4.5 核心算法的实现 | 第42-49页 |
| 4.5.1 使用Open CV实现肤色建模 | 第42-43页 |
| 4.5.2 使用Open CV实现高斯背景建模 | 第43-44页 |
| 4.5.3 使用Open CV实现Kalman滤波预测 | 第44-47页 |
| 4.5.4 使用Open CV实现眼部特征匹配并提取结果 | 第47-49页 |
| 4.6 实验结果 | 第49-55页 |
| 4.7 人脸检测结果分析 | 第55-56页 |
| 4.8 人脸跟踪结果分析 | 第56-57页 |
| 4.8.1 在大面积背景相似色干扰情况下的人脸跟踪结果分析 | 第56-57页 |
| 4.8.2 在遮挡干扰情况下的人脸跟踪结果分析 | 第57页 |
| 4.9 本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 人社部门人脸检测及跟踪技术的应用 | 第58-69页 |
| 5.1 系统内容 | 第58页 |
| 5.2 系统部署 | 第58-59页 |
| 5.3 系统认证流程 | 第59-60页 |
| 5.4 数据采集(建模) | 第60-62页 |
| 5.5 系统建设的意义 | 第62-63页 |
| 5.6 系统建设的优势 | 第63-66页 |
| 5.6.1 政策优势 | 第63页 |
| 5.6.2 技术优势 | 第63-65页 |
| 5.6.3 应用优势 | 第65-66页 |
| 5.7 业务系统详细情况 | 第66-67页 |
| 5.8 人脸检测和人脸跟踪技术在社保领域的应用 | 第67-69页 |
| 总结与展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
