| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.1 人脸检测问题分类 | 第8-9页 |
| 1.2.2 视频的人脸检测 | 第9页 |
| 1.2.3 复杂环境下的人脸检测 | 第9-10页 |
| 1.3 论文结构安排 | 第10-11页 |
| 1.4 本章小结 | 第11-12页 |
| 2 视频图像序列预处理 | 第12-18页 |
| 2.1 图像二值化 | 第12-13页 |
| 2.2 图像滤波 | 第13-15页 |
| 2.2.1 中值滤波 | 第13-14页 |
| 2.2.2 均值滤波 | 第14-15页 |
| 2.3 光照补偿 | 第15-16页 |
| 2.4 本章小结 | 第16-18页 |
| 3 运动目标检测 | 第18-25页 |
| 3.1 常用的运动目标检测算法 | 第18-19页 |
| 3.2 背景减除法和帧间差法 | 第19-20页 |
| 3.2.1 背景减除法 | 第19页 |
| 3.2.2 帧间差法 | 第19-20页 |
| 3.3 基于三帧差法和背景减除法的运动目标检测算法 | 第20-23页 |
| 3.3.1 基本算法原理 | 第20-21页 |
| 3.3.2 三帧差法和边缘提取 | 第21页 |
| 3.3.3 背景建模与背景差分 | 第21-23页 |
| 3.3.4 或运算和形态学处理 | 第23页 |
| 3.4 实验结果分析 | 第23-24页 |
| 3.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 4 基于分层过滤的人脸检测算法 | 第25-39页 |
| 4.1 常用色彩空间 | 第26-29页 |
| 4.2 改进的YCbCr模型的肤色分割算法 | 第29-33页 |
| 4.2.1 选择色彩空间 | 第29-30页 |
| 4.2.2 改进YCbCr色彩空间 | 第30-31页 |
| 4.2.3 建立肤色模型 | 第31-32页 |
| 4.2.4 实验结果分析 | 第32-33页 |
| 4.3 基于分层过滤结构的人脸检测方法 | 第33-38页 |
| 4.3.1 数学形态学滤波 | 第34-35页 |
| 4.3.2 连通区域标定 | 第35-36页 |
| 4.3.3 候选区域筛选 | 第36-37页 |
| 4.3.4 模板匹配 | 第37-38页 |
| 4.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 5 改进的KLT人脸跟踪算法 | 第39-48页 |
| 5.1 常用的跟踪算法 | 第39-43页 |
| 5.1.1 基于运动信息的跟踪方法 | 第39页 |
| 5.1.2 Mean Shift算法 | 第39-41页 |
| 5.1.3 CamShift算法 | 第41-43页 |
| 5.2 KLT跟踪法 | 第43-46页 |
| 5.2.1 KLT算法原理 | 第43-46页 |
| 5.2.2 改进的P-KLT算法 | 第46页 |
| 5.3 实验对比分析 | 第46-47页 |
| 5.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 6 实验分析 | 第48-54页 |
| 6.1 引言 | 第48页 |
| 6.2 实验环境 | 第48页 |
| 6.2.1 硬件环境 | 第48页 |
| 6.2.2 软件环境 | 第48页 |
| 6.3 实验结果分析 | 第48-53页 |
| 6.3.1 静态图片的人脸检测 | 第48-51页 |
| 6.3.2 视频的人脸检测和跟踪 | 第51页 |
| 6.3.3 固定摄像头实时人脸检测 | 第51-53页 |
| 6.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 7 总结与展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 硕士期间获奖情况和科研情况 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |