| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·人脸检测与跟踪方法综述 | 第14-20页 |
| ·人脸检测的方法综述 | 第14-17页 |
| ·人脸跟踪方法的研究 | 第17-20页 |
| ·人脸检测与跟踪的难点 | 第20页 |
| ·本文研究工作概述 | 第20-21页 |
| ·本文内容安排 | 第21-22页 |
| 第2章 基于肤色和梯度的人脸检测 | 第22-36页 |
| ·图像预处理—光照补偿 | 第22-23页 |
| ·肤色检测 | 第23-32页 |
| ·色彩空间 | 第24-28页 |
| ·肤色模型 | 第28-31页 |
| ·人脸区域分割 | 第31-32页 |
| ·梯度模型 | 第32-34页 |
| ·人脸位置的确定 | 第34页 |
| ·实验结果 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 Condensation滤波综述 | 第36-51页 |
| ·粒子滤波器 | 第36-37页 |
| ·递推贝叶斯滤波原理 | 第37-46页 |
| ·非线性动态系统的描述 | 第37页 |
| ·粒子滤波理论 | 第37-41页 |
| ·SIS粒子滤波器 | 第41-44页 |
| ·重采样方法介绍 | 第44-46页 |
| ·Condensation滤波跟踪框架 | 第46-47页 |
| ·Condensation滤波算法的主要步骤 | 第47-50页 |
| ·状态模型 | 第48页 |
| ·测量模型 | 第48-49页 |
| ·密度传播 | 第49-50页 |
| ·算法改进 | 第50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 改进的Condensation滤波的人脸跟踪 | 第51-57页 |
| ·颜色 | 第51页 |
| ·梯度 | 第51-52页 |
| ·跟踪系统的基本组成 | 第52页 |
| ·跟踪过程 | 第52-55页 |
| ·差分法确定初始区域 | 第52-54页 |
| ·算法实施过程 | 第54-55页 |
| ·本文跟踪算法总结 | 第55-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 第5章 实验结果和分析 | 第57-63页 |
| ·实验环境及实验结果 | 第57-60页 |
| ·跟踪速度分析 | 第60-63页 |
| 总结与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的学术论文目录 | 第70页 |