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人脸检测与跟踪系统在Android平台下的研究与实现
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人脸检测与跟踪系统在Android平台下的研究与实现
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-12页
　　· 引言第10-11页
　　· 本文研究内容及创新点第11-12页
第二章 Android手机智能基座设计第12-26页
　　· 人脸检测与人脸跟踪算法综述第12-16页
　　　　· 人脸检测算法第12-14页
　　　　· 人脸跟踪算法第14-16页
　　· Android操作系统第16-18页
　　　　· Android发展史第16页
　　　　· Android体系架构第16-18页
　　· OpenCV第18-20页
　　　　· OpenCV发展史第18-19页
　　　　· OpenCV的模块组成第19-20页
　　· 开发工具与关键技术介绍第20-26页
　　　　· Android SDK第20-21页
　　　　· JNI第21-22页
　　　　· Android NDK第22页
　　　　· USB accessory第22-26页
第三章 人脸检测算法第26-46页
　　· Adaboost算法第26-28页
　　　　· Discrete Adaboost算法第26-28页
　　　　· Real AdaBoost和Gentle Adaboost算法第28页
　　· MB-LBP特征提取第28-32页
　　　　· Harr-like矩形特征第29-30页
　　　　· MB-LBP特征第30-32页
　　· 弱分类器的设计第32-33页
　　· 积分图与检测子窗口内的特征第33-37页
　　　　· 积分图技术第34-35页
　　　　· 检测子窗口内的特征第35-37页
　　· 级联分类器的构成第37-39页
　　· 人脸检测过程的实现第39-40页
　　· 实验与分析第40-46页
　　　　· 样本的收集和处理第40-41页
　　　　· 特征比较第41页
　　　　· 人脸检测结果比较第41-46页
第四章 基于CamShift的人脸跟踪算法第46-60页
　　· Mean Shift算法第46-50页
　　　　· 无参密度估计第46-48页
　　　　· Mean Shift理论第48-50页
　　· 基于Mean Shift的目标跟踪算法第50-52页
　　· CamShift算法原理第52-55页
　　　　· CamShift算法具体步骤第53-54页
　　　　· 直方图反向投影第54-55页
　　· 引入亮度和饱和度信息第55-57页
　　· 实验与分析第57-60页
第五章 人脸检测与跟踪系统在Android平台下的实现第60-76页
　　· 开发环境的搭建第60-61页
　　　　· 开发工具集的下载与配置第60页
　　　　· 利用NDK编译生成OpenCV静态库第60-61页
　　· 人脸检测与跟踪系统的实现第61-71页
　　　　· 用Android应用程序框架编写Java代码第62-66页
　　　　· 利用JNI实现本地代码第66-70页
　　　　· 脚本文件编写及共享库生成第70-71页
　　· 实现基座的实时控制第71-76页
　　　　· Java端代码编写第72-74页
　　　　· 固件改写第74-76页
第六章 总结与展望第76-78页
　　· 工作总结第76页
　　· 展望第76-78页
参考文献第78-82页
致谢第82-84页
攻读研究生期间发表的论文第84页

本篇论文共84页，点击这进入下载页面。
 
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