基于boosting实时人脸检测跟踪技术研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| ·引言 | 第12-13页 |
| ·当前的人脸检测跟踪技术简介 | 第13-17页 |
| ·本文的主要内容和研究创新 | 第17-19页 |
| 第2章 人脸检测跟踪算法基础 | 第19-38页 |
| ·图像处理基础 | 第19-23页 |
| ·图像基础知识 | 第19-21页 |
| ·色彩空间的选择 | 第21-23页 |
| ·基于AdaBoost 的人脸检测算法 | 第23-31页 |
| ·积分图 | 第24-25页 |
| ·基于Boosting 的学习算法 | 第25-27页 |
| ·分类器级联结构 | 第27-31页 |
| ·基于粒子滤波的跟踪算法 | 第31-37页 |
| ·动态系统描述及贝叶斯最优估计 | 第32-33页 |
| ·顺序重要采样 | 第33-35页 |
| ·粒子退化问题的解决 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 人脸检测跟踪算法的改进 | 第38-62页 |
| ·预处理过程 | 第38-40页 |
| ·直方图均匀化 | 第38-40页 |
| ·空间滤波 | 第40页 |
| ·AdaBoost 算法改进 | 第40-52页 |
| ·人脸检测训练过程的分析和改进 | 第41-47页 |
| ·侧面人脸检测分析 | 第47-52页 |
| ·粒子滤波算法改进 | 第52-58页 |
| ·检测跟踪相结合过程 | 第58-59页 |
| ·后处理过程 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第4章 人脸检测跟踪系统实现 | 第62-75页 |
| ·系统实现架构 | 第62-63页 |
| ·人脸检测跟踪实现过程 | 第63-73页 |
| ·视频图像的预处理过程 | 第63-64页 |
| ·人脸检测结果分析 | 第64-69页 |
| ·人脸跟踪结果分析 | 第69-72页 |
| ·校验结果分析 | 第72-73页 |
| ·本章小结 | 第73-75页 |
| 第5章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文 | 第81页 |
