人脸检测跟踪算法的研究与基于DaVinci的人脸检测系统实现
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| ·引言 | 第12-13页 |
| ·人脸检测与跟踪算法的发展现状 | 第13-16页 |
| ·本文的主要内容和研究创新 | 第16-18页 |
| 第2章 人脸检测跟踪算法原理 | 第18-29页 |
| ·基于AdaBoost的人脸检测算法 | 第18-22页 |
| ·类Haar特征与积分图 | 第18-20页 |
| ·Boosting算法概述 | 第20-21页 |
| ·AdaBoost算法原理 | 第21-22页 |
| ·基于AdaBoost的级联结构人脸检测器 | 第22页 |
| ·基于CamShift的人脸跟踪算法 | 第22-28页 |
| ·Mean Shift算法原理 | 第23-25页 |
| ·基于Mean Shift的目标跟踪算法 | 第25-26页 |
| ·CamShift算法原理 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 人脸检测与跟踪算法的实现与改进 | 第29-51页 |
| ·人脸检测算法实现 | 第29-40页 |
| ·人脸检测器的训练过程 | 第29-37页 |
| ·人脸检测过程 | 第37-39页 |
| ·人脸检测实验结果 | 第39-40页 |
| ·人脸跟踪算法改进与实现 | 第40-48页 |
| ·HSV颜色空间与颜色直方图 | 第41-42页 |
| ·加权直方图 | 第42-44页 |
| ·反投影运算 | 第44-45页 |
| ·Mean Shift迭代 | 第45页 |
| ·实验结果与性能比较 | 第45-48页 |
| ·人脸检测与跟踪系统 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 基于DAVINCI的人脸检测系统实现 | 第51-81页 |
| ·DaVinci处理器的软硬件架构 | 第51-55页 |
| ·DaVinci处理器的硬件结构 | 第51-53页 |
| ·DaVinci处理器的软件框架 | 第53-55页 |
| ·人脸检测与跟踪系统设计 | 第55-57页 |
| ·人脸检测算法的移植与优化 | 第57-75页 |
| ·定点算法设计 | 第57-58页 |
| ·人脸检测算法优化 | 第58-70页 |
| ·DSP算法封装 | 第70-75页 |
| ·ARM端应用程序设计 | 第75-78页 |
| ·视频捕获和显示 | 第75-77页 |
| ·调用人脸检测算法 | 第77-78页 |
| ·实验结果 | 第78-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 第5章 总结与展望 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文 | 第87-90页 |
| 上海交通大学硕士学位论文答辩决议书 | 第90页 |
