| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 引言 | 第11-12页 |
| 1 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 视频人脸检测与跟踪方法研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 人脸图像重建方法研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3 主要研究内容及工作 | 第17-18页 |
| 1.4 结构安排 | 第18-20页 |
| 2 视频人脸检测与跟踪 | 第20-34页 |
| 2.1 人脸检测方法 | 第20-23页 |
| 2.1.1 AdaBoost算法 | 第20-21页 |
| 2.1.2 Harr分类器 | 第21-23页 |
| 2.2 人脸跟踪方法 | 第23-25页 |
| 2.2.1 CamShift算法原理 | 第23-24页 |
| 2.2.2 融合AdaBoost和CamShift算法的人脸跟踪方法 | 第24-25页 |
| 2.3 仿真实验与结果分析 | 第25-33页 |
| 2.3.1 视频人脸检测与跟踪仿真实验 | 第25-31页 |
| 2.3.2 结果分析 | 第31-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 3 单帧人脸图像重建 | 第34-53页 |
| 3.1 图像降质模型 | 第34-35页 |
| 3.2 基于插值的重建方法 | 第35-37页 |
| 3.2.1 最邻近插值法 | 第35-36页 |
| 3.2.2 双线性插值法 | 第36页 |
| 3.2.3 三次立方插值法 | 第36-37页 |
| 3.3 幻想脸重建方法 | 第37-45页 |
| 3.3.1 金字塔模型 | 第37-41页 |
| 3.3.2 训练过程 | 第41-42页 |
| 3.3.3 复原过程 | 第42-45页 |
| 3.4 图像质量评价 | 第45-46页 |
| 3.5 仿真实验与结果分析 | 第46-51页 |
| 3.5.1 单帧人脸图像重建方法仿真实验 | 第46-49页 |
| 3.5.2 结果分析 | 第49-51页 |
| 3.6 本章小结 | 第51-53页 |
| 4 序列人脸图像重建 | 第53-69页 |
| 4.1 POCS算法概述 | 第53-54页 |
| 4.2 图像配准 | 第54-60页 |
| 4.2.1 构造参考帧 | 第55页 |
| 4.2.2 空间变换方法 | 第55-56页 |
| 4.2.3 SURF图像配准方法 | 第56-60页 |
| 4.3 运动估计 | 第60页 |
| 4.4 参考帧修正 | 第60-62页 |
| 4.5 仿真实验与结果分析 | 第62-68页 |
| 4.5.1 序列人脸图像重建仿真实验 | 第62-66页 |
| 4.5.2 结果分析 | 第66-68页 |
| 4.6 本章小结 | 第68-69页 |
| 5 视频人脸检测与重建软件设计及实现 | 第69-84页 |
| 5.1 开发环境 | 第69页 |
| 5.2 需求分析 | 第69-70页 |
| 5.3 软件设计 | 第70-74页 |
| 5.3.1 用户登录模块 | 第72页 |
| 5.3.2 图像操作模块 | 第72页 |
| 5.3.3 视频人脸检测与跟踪模块 | 第72-73页 |
| 5.3.4 单帧人脸图像重建模块 | 第73页 |
| 5.3.5 序列人脸图像重建模块 | 第73-74页 |
| 5.3.6 图像质量评价模块 | 第74页 |
| 5.4 软件实现 | 第74-84页 |
| 5.4.1 用户登录模块 | 第75-76页 |
| 5.4.2 图像操作模块 | 第76-78页 |
| 5.4.3 视频人脸检测与跟踪模块 | 第78-79页 |
| 5.4.4 单帧人脸图像重建模块 | 第79-81页 |
| 5.4.5 序列人脸图像重建模块 | 第81-83页 |
| 5.4.6 图像质量评价模块 | 第83-84页 |
| 结论 | 第84-86页 |
| 参考文献 | 第86-90页 |
| 在学研究成果 | 第90-91页 |
| 致谢 | 第91页 |