复杂背景下的人脸检测
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·人脸检测的发展现状 | 第9-13页 |
| ·人脸检测的发展历史 | 第9-10页 |
| ·人脸检测方法现状 | 第10-13页 |
| ·技术难点与热点 | 第13-14页 |
| ·本文和结构安排 | 第14-15页 |
| 第二章 基于肤色的复杂背景人脸检测预处理 | 第15-27页 |
| ·肤色检测的常用彩色空间 | 第15-17页 |
| ·RGB颜色空间 | 第15-16页 |
| ·HSI颜色空间 | 第16页 |
| ·YCbCr颜色空间 | 第16-17页 |
| ·肤色分割的常用肤色模型 | 第17-19页 |
| ·简单色度空间模型 | 第17页 |
| ·直方图模型 | 第17-18页 |
| ·椭圆模型 | 第18页 |
| ·高斯模型 | 第18-19页 |
| ·基于肤色相似度积分的预处理 | 第19-24页 |
| ·阈值分割 | 第19-20页 |
| ·人脸候选区域提取 | 第20-22页 |
| ·基于肤色相似度积分的预处理 | 第22-24页 |
| ·实验结果 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 复杂背景下人脸检测及后处理 | 第27-42页 |
| ·基于Boosting的人脸检测方法 | 第27-33页 |
| ·基于AdaBoost的人脸检测方法 | 第28-30页 |
| ·基于RealBoost的人脸检测方法 | 第30-33页 |
| ·SVM分类算法 | 第33-35页 |
| ·级联结构下基于SVM的后处理 | 第35-36页 |
| ·实验结果 | 第36-41页 |
| ·结合肤色预处理的RealBoost检测结果 | 第36-40页 |
| ·基于SVM的后处理实验结 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 复杂背景视频序列中的人脸检测与跟踪 | 第42-53页 |
| ·动态人脸检测技术 | 第42-44页 |
| ·人脸跟踪 | 第44-45页 |
| ·改进的基于角点提取的光流跟踪算法 | 第45-50页 |
| ·基于角点提取的光流跟踪算法 | 第45-48页 |
| ·复杂背景应用中的改进算法 | 第48-50页 |
| ·实验结果 | 第50-52页 |
| ·视频序列中人脸检测结果 | 第50页 |
| ·视频序列中人脸跟踪结果 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·本文工作 | 第53-54页 |
| ·工作展望 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 攻读硕士学位期间已发表学术论文 | 第61页 |
