基于视频的人脸检测与跟踪技术的研究及应用
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基于视频的人脸检测与跟踪技术的研究及应用
论文目录
摘要
第1-6页
ABSTRACT
第6-10页
第一章 绪论
第10-16页
1.1 课题研究背景及意义
第10-11页
1.2 国内外研究现状
第11-14页
1.2.1 人脸检测方法
第11-13页
1.2.2 人脸跟踪方法
第13-14页
1.3 论文章节安排
第14-16页
第二章 Adaboost人脸检测算法
第16-26页
2.1 Adaboost算法提出
第16页
2.2 Adaboost算法基本原理
第16-17页
2.3 Adaboost算法数学描述
第17-18页
2.4 Haar-like特征及其计算
第18-21页
2.4.1 Haar-like特征
第18-20页
2.4.2 用积分图快速计算Haar-like特征
第20-21页
2.5 分类器的概念及其训练
第21-25页
2.5.1 弱分类器
第21-22页
2.5.2 强分类器及其训练
第22页
2.5.3 级联分类器
第22-25页
2.6 本章小结
第25-26页
第三章 结合肤色分割的Adaboost人脸检测
第26-37页
3.1 颜色空间
第26-29页
3.2 肤色模型
第29-30页
3.3 肤色区域分割
第30-33页
3.3.1 光照补偿
第31页
3.3.2 肤色相似度计算
第31-32页
3.3.3 肤色二值化处理
第32-33页
3.3.4 形态学处理
第33页
3.4 肤色区域筛选
第33-34页
3.5 结合肤色分割的Adaboost人脸检测
第34-35页
3.6 实验结果及分析
第35-36页
3.7 本章小结
第36-37页
第四章 CamShift人脸跟踪算法
第37-47页
4.1 直方图反向投影
第37-38页
4.2 Mean Shift算法
第38-44页
4.2.1 无参密度估计
第39页
4.2.2 核密度估计
第39-40页
4.2.3 基本的Mean Shift算法
第40-41页
4.2.4 扩展的Mean Shift算法
第41-42页
4.2.5 Mean Shift用于跟踪
第42-44页
4.3 CamShift算法
第44-46页
4.4 本章小结
第46-47页
第五章 结合Kalman滤波的CamShift人脸跟踪
第47-55页
5.1 Kalman滤波原理
第47-49页
5.2 使用Kalman滤波器进行建模
第49-50页
5.3 结合Kalman滤波和CamShift的人脸跟踪算法
第50-52页
5.4 实验结果及分析
第52-54页
5.5 本章小结
第54-55页
第六章 人脸检测与跟踪系统的实现
第55-71页
6.1 人脸检测与跟踪系统简介
第55页
6.2 开发环境搭建
第55-59页
6.3 人脸检测与跟踪系统实现
第59-70页
6.3.1 训练样本选取
第59-61页
6.3.2 分类器训练
第61-65页
6.3.3 人脸检测模块
第65-68页
6.3.4 人脸跟踪模块
第68-70页
6.4 本章小结
第70-71页
第七章 总结与展望
第71-73页
7.1 总结
第71-72页
7.2 展望
第72-73页
致谢
第73-74页
参考文献
第74-77页
本篇论文共
77
页,
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。
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