基于人脸检测的视频压缩
| 第一章 绪论 | 第1-12页 |
| ·引言 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·系统的提出及实现方法概述 | 第10-11页 |
| ·本文的结构安排 | 第11-12页 |
| 第二章 人脸检测与人脸区域定位 | 第12-35页 |
| ·人脸检测方法介绍 | 第12-18页 |
| ·人脸检测算法的分类 | 第12页 |
| ·基于特征的人脸检测 | 第12-16页 |
| ·基于低层特征分析的人脸检测 | 第13-15页 |
| ·基于边界检测的方法 | 第13页 |
| ·基于肤色的人脸检测 | 第13-15页 |
| ·基于运动信息的人脸检测 | 第15页 |
| ·基于模板匹配的人脸检测 | 第15页 |
| ·基于通用规则的人脸检测 | 第15-16页 |
| ·基于图像方式的人脸检测 | 第16-18页 |
| ·基于主元方式的人脸检测 | 第16-17页 |
| ·基于神经网络的人脸检测 | 第17-18页 |
| ·基于概率统计的人脸检测 | 第18页 |
| ·数学形态学及算法介绍 | 第18-23页 |
| ·基本集合的定义 | 第19页 |
| ·二值形态学的运算 | 第19-23页 |
| ·二值形态学的基本运算 | 第19-22页 |
| ·二值形态学的实用算法 | 第22-23页 |
| ·基于形态数学的人脸检测与定位 | 第23-35页 |
| ·算法描述 | 第24-25页 |
| ·静态检测 | 第25-26页 |
| ·动态检测 | 第26-28页 |
| ·条件腐蚀 | 第28-30页 |
| ·半岛算法 | 第30-32页 |
| ·AreaSelect算法 | 第32页 |
| ·投影与定位 | 第32-35页 |
| 第三章 人脸区域精确分割 | 第35-47页 |
| ·基于彩色信息的人脸跟踪算法简介 | 第35-37页 |
| ·基于统计的彩色模型 | 第37-42页 |
| ·通用样本与专用样本 | 第37-38页 |
| ·彩色样本空间的选择与统计算法 | 第38-40页 |
| ·模型的修正与区域分割 | 第40-42页 |
| ·形态数学人脸精确分割 | 第42-47页 |
| ·形态数学增强算法 | 第42-43页 |
| ·Island算法 | 第43-45页 |
| ·形态数学处理 | 第45-47页 |
| 第四章 小波视频压缩 | 第47-56页 |
| ·视频冗余 | 第47-48页 |
| ·连续小波与离散小波变换 | 第48-50页 |
| ·图像小波变换 | 第50-52页 |
| ·小波系数零树编码 | 第52-54页 |
| ·视频压缩 | 第54-56页 |
| 第五章 实验结果与结论 | 第56-60页 |
| ·实验结果 | 第56-58页 |
| ·结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 发表论文和从事项目 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
