| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第12-17页 |
| 1.2.1 人脸识别与跟踪研究现状 | 第12页 |
| 1.2.2 人脸识别技术及发展趋势 | 第12-15页 |
| 1.2.3 人脸跟踪技术及发展趋势 | 第15-17页 |
| 1.3 人脸识别与跟踪技术的难点 | 第17-18页 |
| 1.4 本文的内容安排 | 第18-19页 |
| 第2章 人脸特征描述 | 第19-28页 |
| 2.1 基于颜色的描述 | 第19-24页 |
| 2.1.1 人脸颜色模型 | 第19-22页 |
| 2.1.2 颜色特征描述方式 | 第22-24页 |
| 2.2 基于形状的描述 | 第24-26页 |
| 2.2.1 基于区域的形状分析 | 第24页 |
| 2.2.2 基于轮廓的形状分析 | 第24-26页 |
| 2.3 基于纹理的描述 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于肤色的人脸识别 | 第28-41页 |
| 3.1 颜色空间选择和肤色模型建模 | 第28-33页 |
| 3.1.1 颜色空间选择 | 第28-31页 |
| 3.1.2 肤色模型建立 | 第31-33页 |
| 3.2 肤色区域检测 | 第33-35页 |
| 3.2.1 光线补偿处理 | 第33-34页 |
| 3.2.2 肤色检测实验结果 | 第34-35页 |
| 3.3 人脸定位 | 第35-39页 |
| 3.3.1 图像形态学处理 | 第35-37页 |
| 3.3.2 提取候选人脸区域 | 第37-39页 |
| 3.4 人脸识别实验结果 | 第39-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 视频序列中的人脸跟踪 | 第41-58页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 均值偏移 | 第41-48页 |
| 4.2.1 核密度估计理论 | 第41-43页 |
| 4.2.2 均值偏移理论 | 第43-45页 |
| 4.2.3 MeanShift算法在目标跟踪中的应用 | 第45-48页 |
| 4.3 基于CAMSHIFT的人脸跟踪 | 第48-54页 |
| 4.3.1 颜色直方图反向投影 | 第48-50页 |
| 4.3.2 CamShift算法处理 | 第50-52页 |
| 4.3.3 CamShift跟踪流程及结果分析 | 第52-54页 |
| 4.4 Kalman滤波和CamShift相结合的人脸跟踪 | 第54-57页 |
| 4.4.1 Kalman滤波器 | 第54-55页 |
| 4.4.2 Kalman人脸运动模型 | 第55-56页 |
| 4.4.3 CamShift算法与Kalman滤波的结合 | 第56-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
