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基于Real AdaBoost和WMIL的人脸检测与跟踪

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第12-18页
    1.1 研究背景与意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-16页
        1.2.1 人脸检测与跟踪的研究现状第13页
        1.2.2 人脸检测技术第13-15页
        1.2.3 人脸跟踪技术第15-16页
    1.3 存在的主要问题第16页
    1.4 主要研究内容第16-18页
第2章 基于肤色分割的人脸检测第18-30页
    2.1 常用色彩空间第18-23页
        2.1.1 RGB(rgb)色彩空间第18-19页
        2.1.2 HSV(HIS)色彩空间第19-21页
        2.1.3 YUV系列色彩空间第21-22页
        2.1.4 色彩空间的选取第22-23页
    2.2 肤色模型分类第23-27页
        2.2.1 阈值化肤色模型第24页
        2.2.2 参数化高斯模型第24-26页
        2.2.3 非参数化直方图模型第26-27页
        2.2.4 肤色模型的选取第27页
    2.3 肤色区域筛选第27页
        2.3.1 区域面积第27页
        2.3.2 区域的长宽比第27页
        2.3.3 肤色面积占有率第27页
    2.4 实验结果与分析第27-30页
第3章 基于肤色分割与Real Adaboost的人脸检测第30-42页
    3.1 Haar-like矩形特征与积分图第30-32页
        3.1.1 Haar-like特征第30页
        3.1.2 积分图—Haar-like特征的计算第30-32页
        3.1.3 Haar-like矩形特征拓展第32页
    3.2. 基于Real Ada Boost算法的级联分类器第32-35页
        3.2.1 Real Ada Boost算法第32-33页
        3.2.2 改进的Real Ada Boost分类器第33-35页
    3.3 结合肤色和改进的Real Ada Boost人脸检测第35-37页
        3.3.1 检测窗口第35-36页
        3.3.2 检测算法框架及检测过程第36-37页
    3.4 实验结果与分析第37-40页
    3.5 本章小结第40-42页
第4章 基于改进WMIL的实时人脸跟踪第42-59页
    4.1 加权多示例学习算法第42-45页
        4.1.1 加权学习第42-44页
        4.1.2 分类器涉及与更新第44-45页
    4.2 压缩感知第45-47页
        4.2.1 压缩感知基本思想第45-46页
        4.2.2 基于压缩感知的特征提取第46-47页
    4.3 图像的多尺度表示第47-48页
    4.4 压缩特征的分析第48页
    4.5 跟踪算法与检测算法融合第48-51页
        4.5.1 改进的WMIL的跟踪算法第48-50页
        4.5.2 跟踪算法与检测算法的融合第50-51页
    4.6 实验结果第51-58页
        4.6.1 试验参数第51-52页
        4.6.2 试验结果分析第52-58页
    4.7 结论第58-59页
第5章 在线特征融合的WMIL跟踪算法第59-69页
    5.1 分布域描述算子第59-61页
        5.1.1 用DFs表示的外观模型第59-61页
        5.1.2 分类器的构建第61页
    5.2 在WMIL框架中基于DFs的目标表示第61-62页
        5.2.1 用DFs表示的目标第61-62页
        5.2.2 样本与DFs图层集合的对比第62页
        5.2.3 模型更新第62页
        5.2.4 基于DFs的弱分类器设计第62页
    5.3 目标定位第62-63页
    5.4 算法流程第63-64页
    5.5 试验结果第64-68页
        5.5.1 实验第64页
        5.5.2 实验结果分析第64-68页
    5.6 本章总结第68-69页
第6章 总结与展望第69-71页
    6.1 总结第69-70页
    6.2 展望第70-71页
参考文献第71-76页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录第76-77页
致谢第77页

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