| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| §1-1 仿人机器人视觉技术的研究现状 | 第8-10页 |
| 1-1-1 仿人机器人概述 | 第8-9页 |
| 1-1-2 机器人视觉研究现状及应用 | 第9-10页 |
| §1-2 人脸检测技术概述 | 第10-14页 |
| 1-2-1 引言 | 第10-11页 |
| 1-2-2 人脸检测的主要方法 | 第11-12页 |
| 1-2-3 人脸检测技术的国内外研究现状 | 第12-14页 |
| §1-3 人脸跟踪技术概述 | 第14-17页 |
| 1-3-1 人脸跟踪的主要方法 | 第14-15页 |
| 1-3-2 人脸跟踪技术的国内外研究现状 | 第15-16页 |
| 1-3-3 人脸检测及跟踪技术存在的困难 | 第16-17页 |
| §1-4 本论文的主要内容 | 第17-18页 |
| 第二章 彩色图像的肤色提取 | 第18-30页 |
| §2-1 色彩空间分析 | 第18-24页 |
| 2-1-1 RGB 色彩空间 | 第18-19页 |
| 2-1-2 YUV 色彩空间 | 第19-20页 |
| 2-1-3 YCbCr 色彩空间 | 第20-21页 |
| 2-1-4 HSI 色彩空间 | 第21-22页 |
| 2-1-5 HSV 色彩空间 | 第22-23页 |
| 2-1-6 r-g 色彩空间 | 第23页 |
| 2-1-7 TSL 色彩空间 | 第23-24页 |
| §2-2 肤色模型建立和肤色提取 | 第24-29页 |
| 2-2-1 肤色模型建立的步骤 | 第24-25页 |
| 2-2-2 RGB 空间下肤色模型建立及肤色提取 | 第25页 |
| 2-2-3 YUV 色彩空间下的肤色模型和肤色分割 | 第25-26页 |
| 2-2-4 HSI 色彩空间下的肤色模型和肤色分割 | 第26页 |
| 2-2-5 r-g 色度空间下肤色模型建立及肤色提取 | 第26-28页 |
| 2-2-6 各肤色模型的比较和选取 | 第28-29页 |
| §2-3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 图像的光照补偿 | 第30-38页 |
| §3-1 光照补偿概述 | 第30-34页 |
| 3-1-1 光照补偿的基本方法 | 第30-33页 |
| 3-1-2 光照补偿的研究现状 | 第33-34页 |
| §3-2 一种新的光照补偿方法 | 第34-37页 |
| 3-2-1 多方法融合算法流程 | 第34-35页 |
| 3-2-2 新的光照补偿方法 | 第35-37页 |
| §3-3 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 人脸图像分割与匹配 | 第38-52页 |
| §4-1 图像分割技术 | 第38-42页 |
| 4-1-1 基于区域的分割方法 | 第38-39页 |
| 4-1-2 基于边界的分割方法 | 第39-40页 |
| 4-1-3 数学形态学 | 第40-41页 |
| 4-1-4 团点着色法 | 第41-42页 |
| §4-2 人脸分割 | 第42-45页 |
| 4-2-1 开运算 | 第42-43页 |
| 4-2-2 分块团点着色法 | 第43-45页 |
| §4-3 模板匹配 | 第45-49页 |
| 4-3-1 模板匹配法 | 第45-46页 |
| 4-3-2 不变矩的基本概念 | 第46-47页 |
| 4-3-3 椭圆拟合 | 第47-49页 |
| §4-4 人脸检测整体思路及用户界面 | 第49-51页 |
| §4-5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 人脸跟踪系统的构建与实现 | 第52-60页 |
| §5-1 引言 | 第52页 |
| §5-2 目标跟踪问题的分类 | 第52-53页 |
| 5-2-1 固定摄像机条件下的目标跟踪 | 第52-53页 |
| 5-2-2 非固定摄像机条件下的目标跟踪 | 第53页 |
| §5-3 运动物体检测的主要方法 | 第53-55页 |
| 5-3-1 匹配法 | 第53-54页 |
| 5-3-２光流法 | 第54页 |
| 5-3-3 差分法 | 第54-55页 |
| §5-4 人脸跟踪系统 | 第55-59页 |
| 5-4-1 跟踪系统的建立 | 第55-56页 |
| 5-4-2 并行处理方式 | 第56-58页 |
| 5-4-3 人脸跟踪算法 | 第58-59页 |
| §5-5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第66页 |
