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基于肤色与特征的视频流人脸快速检测与跟踪方法研究及系统实现

中文摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第一章 绪论第7-19页
   ·课题的研究背景和意义第7-8页
   ·人脸检测问题的描述第8-10页
     ·人脸检测问题的分类第8-9页
     ·人脸模式分析第9-10页
   ·人脸检测评价标准第10-11页
     ·评价指标第10-11页
     ·测试图像库第11页
   ·人脸检测方法综述第11-18页
     ·基于肤色特征的方法第12-13页
     ·基于启发式模型的方法第13-15页
     ·基于统计模型的方法第15-17页
     ·小结第17-18页
   ·论文研究内容和结构安排第18-19页
     ·论文研究内容第18页
     ·论文结构第18-19页
第二章 系统总体结构和实现方案第19-22页
   ·开发平台第19-20页
   ·系统总体结构第20-21页
   ·系统UI设计第21-22页
第三章 视频流图像的采集及存放第22-33页
   ·视频流采集工具VideoforWindows简介第22-23页
   ·视频流采集的实现第23-30页
     ·AVICap主要功能第23-24页
     ·具体实现第24-30页
   ·视频流的绘制第30-33页
第四章 人脸检测算法描述第33-53页
   ·肤色模型的建立第33-50页
     ·色彩空间第33-34页
     ·RGB色彩空间到YcrCb色彩空间的转换第34-37页
     ·建立人脸肤色模型第37-41页
     ·二值化处理第41-43页
     ·后处理第43-50页
   ·人脸特征部位检测第50-53页
     ·图像马赛克第50-51页
     ·边缘检测第51页
     ·特征定位第51-53页
第五章 定位人眼的人脸跟踪方法研究第53-62页
   ·人脸跟踪方法的分类第54页
   ·运动信息检测第54-56页
   ·基于眼睛定位的人脸跟踪第56-62页
     ·眼睛定位第56-60页
     ·人脸的跟踪第60-62页
第六章 实验结果与结论第62-66页
   ·实验结果第62-63页
   ·系统简单实现第63-65页
   ·进一步工作的展望第65-66页
参考文献第66-69页
攻读学位期间公开发表的论文第69-70页
附录一系统使用说明第70-71页
致谢第71页

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