面向智能视频监控的实时人脸检测算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题背景 | 第10-11页 |
| ·研究意义与目的 | 第11-12页 |
| ·我的工作 | 第12页 |
| ·论文组织 | 第12-14页 |
| ·相关研究工作 | 第14-15页 |
| 第2章 相关技术综述 | 第15-30页 |
| ·智能视频监控系统发展和现状 | 第15-19页 |
| ·智能视频监控系统相关概念 | 第15页 |
| ·智能视频监控系统的优势 | 第15-17页 |
| ·智能视频监控系统的典型架构 | 第17-19页 |
| ·前景提取技术综述 | 第19-20页 |
| ·人脸检测技术综述 | 第20-29页 |
| ·基于知识的方法 | 第21页 |
| ·特征不变量的方法 | 第21-22页 |
| ·模板匹配的方法 | 第22页 |
| ·基于表象的方法 | 第22-23页 |
| ·AdaBoost算法 | 第23-27页 |
| ·人脸检测算法质量评定 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 前景提取算法 | 第30-38页 |
| ·算法与模型介绍 | 第30-35页 |
| ·基于块的颜色聚类 | 第32-34页 |
| ·权重索引 | 第34-35页 |
| ·实验 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 改进的AdaBoost人脸检测算法 | 第38-57页 |
| ·AdaBoost算法性能分析 | 第39-42页 |
| ·速度性能分析 | 第39-40页 |
| ·误检的产生 | 第40-42页 |
| ·改进的AdaBoost人脸检测算法 | 第42-51页 |
| ·算法框架 | 第42-43页 |
| ·前景提取 | 第43-46页 |
| ·时空域特征 | 第46-48页 |
| ·肤色校验 | 第48-51页 |
| ·改进的AdaBoost人脸检测算法性能实验 | 第51-56页 |
| ·时间性能测试 | 第51-53页 |
| ·准确性测试 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 原型系统的设计与实现 | 第57-62页 |
| ·智能人脸监控系统简介 | 第57-60页 |
| ·人脸检测技术在视频监控系统中的应用 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第6章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·总结 | 第62页 |
| ·展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 简历 | 第68页 |
