| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题的提出及研究意义 | 第9-10页 |
| ·人脸跟踪的国内外研究进展 | 第10-12页 |
| ·国外人脸跟踪的研究现状 | 第10-11页 |
| ·国内人脸跟踪的研究现状 | 第11-12页 |
| ·人脸跟踪应用 | 第12页 |
| ·人脸跟踪的难点 | 第12-13页 |
| ·论文的工作内容和结构安排 | 第13-15页 |
| ·论文的主要工作 | 第13页 |
| ·论文结构 | 第13-15页 |
| 第二章人脸跟踪技术 | 第15-27页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·人脸检测技术 | 第15-21页 |
| ·人脸检测发展 | 第15-16页 |
| ·人脸检测方法综述 | 第16-21页 |
| ·基于知识的人脸检测方法 | 第16-17页 |
| ·基于特征不变性的人脸检测方法 | 第17-18页 |
| ·基于模板匹配的人脸检测方法 | 第18-19页 |
| ·基于外观的人脸检测方法 | 第19-21页 |
| ·小结 | 第21页 |
| ·人脸跟踪技术 | 第21-26页 |
| ·运动目标检测 | 第22-24页 |
| ·背景图像差分法(Background Subtraction) | 第22-23页 |
| ·帧间差分法(Temporal Difference) | 第23页 |
| ·光流法(Optical Flow) | 第23-24页 |
| ·人脸跟踪算法 | 第24-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第三章 连续自适应均值移动（CAMSHIFT）快速人脸跟踪算法 | 第27-38页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·连续自适应均值移动（CAMSHIFT）算法 | 第27-36页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·建立肤色模型 | 第27-29页 |
| ·反向投影法（Backprojection） | 第29-30页 |
| ·均值移动（Mean Shift）算法 | 第30-31页 |
| ·CAMShift 算法实现 | 第31-33页 |
| ·算法实现方框图及结果分析 | 第33-36页 |
| ·CAMShift 算法实现方框图 | 第33-35页 |
| ·CAMShift 算法跟踪结果分析 | 第35-36页 |
| ·小结 | 第36-38页 |
| 第四章 改进的 CAMSHIFT 单人脸跟踪算法 | 第38-49页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·自动初始化跟踪窗口 | 第38-42页 |
| ·训练过程 | 第39-40页 |
| ·检测过程及结果分析 | 第40-41页 |
| ·小结 | 第41-42页 |
| ·建立增强肤色信息 | 第42-43页 |
| ·消除类肤色背景 | 第43-44页 |
| ·引入辅助信息 | 第44-45页 |
| ·实验结果及分析 | 第45-48页 |
| ·部分实验结果 | 第45-47页 |
| ·实验结果分析 | 第47-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 第五章 基于 CAMSHIFT 的多人脸跟踪算法 | 第49-59页 |
| ·引言 | 第49-50页 |
| ·CAMSHIFT多人脸跟踪算法 | 第50-58页 |
| ·建立多个CAMShift 跟踪器 | 第50-51页 |
| ·多目标跟踪中的问题及解决方法 | 第51-55页 |
| ·消除相同矩形方法 | 第52-53页 |
| ·最优排序法 | 第53-54页 |
| ·多辅助信息方法 | 第54页 |
| ·更新跟踪目标方法 | 第54-55页 |
| ·实验结果与分析 | 第55-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-62页 |
| ·工作总结 | 第59-60页 |
| ·研究工作总结 | 第59-60页 |
| ·创新点 | 第60页 |
| ·工作展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
