| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究目的和意义 | 第10页 |
| ·本文主要工作 | 第10-11页 |
| ·本文的组织结构 | 第11-13页 |
| 第2章 人脸检测和跟踪技术综述 | 第13-23页 |
| ·人脸检测技术综述 | 第13-15页 |
| ·基于知识的方法 | 第14页 |
| ·基于特征的方法 | 第14-15页 |
| ·基于模板匹配的方法 | 第15页 |
| ·基于外观的方法 | 第15页 |
| ·人脸跟踪技术综述 | 第15-18页 |
| ·基于特征的方法 | 第16-17页 |
| ·基于区域的方法 | 第17-18页 |
| ·基于模形匹配的方法 | 第18页 |
| ·基于变形模板的方法 | 第18页 |
| ·人脸检测和跟踪技术研究现状和难点 | 第18-19页 |
| ·人脸与跟踪评测方法 | 第19-21页 |
| ·嵌入式环境下人脸检测与跟踪 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 图像序列中运动区域内人脸检测 | 第23-37页 |
| ·图像序列中基于肤色和运动的前景区域提取 | 第23-27页 |
| ·运动区域检测 | 第23-26页 |
| ·运动区域中肤色检测 | 第26-27页 |
| ·前景区域中AdaBoost人脸检测 | 第27-34页 |
| ·AdaBoost人脸检测算法简介 | 第27-31页 |
| ·嵌入式平台中AdaBoost算法的改进 | 第31-34页 |
| ·实验 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 改进的金字塔形 Lucas-Kanade人脸跟踪方法 | 第37-50页 |
| ·金字塔形 Lucas-Kanade光流算法性能分析 | 第37-40页 |
| ·金字塔形 Lucas-Kanade光流算法 | 第38-39页 |
| ·特征点漂移和丢失 | 第39-40页 |
| ·改进的金字塔形 Lucas-Kanade人脸跟踪方法 | 第40-45页 |
| ·算法框架 | 第40-41页 |
| ·运动区域内的人脸检测 | 第41-43页 |
| ·基于运动和肤色检测的特征点计算 | 第43-44页 |
| ·基于距离约束的特征点跟踪 | 第44-45页 |
| ·实验和性能分析 | 第45-49页 |
| ·跟踪时间性能测试 | 第46-47页 |
| ·跟踪鲁棒性测试 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 实时人脸检测和跟踪技术在机器人上的应用 | 第50-59页 |
| ·机器人平台实时人脸检测和跟踪系统简介 | 第50-54页 |
| ·机器技术概述 | 第50-51页 |
| ·本文机器人平台简介 | 第51-52页 |
| ·机器人平台人脸检测和跟踪系统框架 | 第52-54页 |
| ·机器人平台实时人脸检测和跟踪及分析 | 第54-56页 |
| ·人脸静止情况分析 | 第56页 |
| ·机器人平台实时人脸检测和跟踪系统的应用与探讨 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第6章 总结和展望 | 第59-61页 |
| ·总结 | 第59-60页 |
| ·展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
