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基于内容的视频皮肤检测技术

目录第1-8页
第一章 绪论第8-12页
 1.1 引言第8-9页
 1.2 研究目的和意义第9-10页
 1.3 研究内容和研究方法第10页
 1.4 本论文的组织第10-11页
 1.5 本论文的贡献第11-12页
第二章 视频皮肤检测技术综述第12-34页
 2.1 引言第12页
 2.2 视频分段技术第12-21页
  2.2.1 概述第12-13页
  2.2.2 视频镜头分析第13-15页
   2.2.2.1 切变和渐变第13-14页
   2.2.2.2 切变模型描述第14-15页
  2.2.3 非压缩域视频分割方法第15-17页
  2.2.4 压缩域视频分段方法第17-19页
  2.2.5 关键帧提取方法第19页
  2.2.6 阈值选取问题第19-20页
  2.2.7 小结第20-21页
 2.3 图象分析技术第21-25页
  2.3.1 概述第21页
  2.3.2 颜色分析技术第21-23页
   2.3.2.1 颜色直方图第21-22页
   2.3.2.2 改进的颜色直方图第22-23页
  2.3.3 纹理分析技术第23-24页
  2.3.4 形状分析技术第24-25页
  2.3.5 小结第25页
 2.4 皮肤检测技术第25-33页
  2.4.1 概述第25-26页
  2.4.2 肤色分布第26-28页
  2.4.3 肤色检测方法第28-33页
  2.4.4 小结第33页
 2.5 小结第33-34页
第三章 系统功能和结构第34-41页
 3.1 引言第34页
 3.2 设计目标和系统功能第34-35页
 3.3 设计结构第35-40页
  3.3.1 方法第35-36页
  3.3.2 系统结构第36-40页
 3.4 小结第40-41页
第四章 视频分段和关键帧提取第41-47页
 4.1 引言第41页
 4.2 设计思路第41-42页
 4.3 镜头检测算法第42-45页
  4.3.1 算法策略第42页
  4.3.2 帧间视觉差距度量第42-44页
  4.3.3 视频分段算法第44-45页
 4.4 关键帧提取算法第45-46页
  4.4.1 概述第45页
  4.4.2 关键帧提取算法第45-46页
 4.5 小结第46-47页
第五章 视频皮肤检测方法第47-76页
 5.1 引言第47-48页
 5.2 运动特征第48-55页
  5.2.1 概述第48-49页
  5.2.2 原理第49-52页
  5.2.3 运动矢量的提取第52-54页
   5.2.3.1 提取算法第52-53页
   5.2.3.2 实验结果第53-54页
  5.2.4 小结第54-55页
 5.3 皮肤颜色特征第55-64页
  5.3.1 概述第55-56页
  5.3.2 原理第56-57页
   5.3.2.1 物理特征第56页
   5.3.2.2 颜色空间第56-57页
  5.3.3 皮肤颜色特征第57-59页
  5.3.4 皮肤颜色检测方法第59-62页
   5.3.4.1 基于贝叶斯方法的皮肤检测方法第59-61页
   5.3.4.2 正反概率查表法第61-62页
  5.3.5 实验结果第62-64页
  5.3.6 小结第64页
 5.4 皮肤纹理特征第64-75页
  5.4.1 概述第64-65页
  5.4.2 高斯模型方法第65-69页
   5.4.2.1 小波纹理特征第65-66页
   5.4.2.2 纹理分布模型第66-68页
   5.4.2.3 皮肤块判决方法第68-69页
  5.4.3 高纹理概率过滤方法第69-72页
  5.4.4 实验第72-75页
   5.4.4.1 测试指标第72页
   5.4.4.2 实验结果第72-74页
   5.4.4.3 实验结果分析第74-75页
  5.4.5 小结第75页
 5.5 小结第75-76页
第六章 视频皮肤暴露度检测第76-82页
 6.1 引言第76页
 6.2 皮肤暴露度估计算法第76-78页
  6.2.1 图象皮肤暴露度估计算法第76-78页
  6.2.2 视频皮肤暴露度估计算法第78页
 6.3 视频皮肤检测系统第78-81页
  6.3.1 系统介绍第78-79页
  6.3.2 实验结果第79-81页
   6.3.2.1 测试指标第79-80页
   6.3.2.2 实验过程和结果第80-81页
 6.4 小结第81-82页
第七章 结论和展望第82-84页
 7.1 结论第82页
 7.2 展望第82-84页
参考文献第84-90页
致谢第90页

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