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融合纹理信息与卡尔曼滤波的人脸检测与跟踪

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融合纹理信息与卡尔曼滤波的人脸检测与跟踪
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第1章 绪论第8-16页
  1.1 选题背景及意义第8-9页
  1.2 人脸检测与跟踪的研究现状第9-14页
    1.2.1 人脸检测技术研究现状第9-11页
    1.2.2 人脸跟踪技术研究现状第11-14页
  1.3 人脸检测与跟踪课题研究需攻克的难题第14-15页
  1.4 论文的结构安排第15-16页
第2章 经典CamShift跟踪算法第16-27页
  2.1 MeanShift算法第16-22页
    2.1.1 MeanShift定义第16-17页
    2.1.2 扩展MeanShift第17-19页
    2.1.3 MeanShift跟踪算法基本原理第19-22页
  2.2 CamShift算法原理分析第22-25页
    2.2.1 颜色空间转换第22-23页
    2.2.2 直方图后向投影第23-24页
    2.2.3 CamShift跟踪算法流程第24-25页
  2.3 MeanShift与CamShift算法优缺点分析第25-26页
  2.4 本章小结第26-27页
第3章 融合特征模型的构建第27-48页
  3.1 纹理分析的概念与优势第27-29页
    3.1.1 纹理的概念第27-28页
    3.1.2 纹理分析的优势第28-29页
  3.2 局部二值模式纹理分析原理第29-41页
    3.2.1 基本局部二值模式第29-33页
    3.2.2 圆形局部二值模式第33-36页
    3.2.3 旋转不变量局部二值模式第36-37页
    3.2.4 规范型局部二值模式第37-39页
    3.2.5 局部二值模式的优势第39-41页
  3.3 可变局部边缘模式纹理分析原理第41-46页
    3.3.1 可变局部边缘模式算子第41-43页
    3.3.2 可变局部非边缘模式算子第43-45页
    3.3.3 边缘特征提取方法第45-46页
  3.4 融合特征模型的构建第46页
  3.5 融合纹理特征的扩展CamShift算法实现流程第46-47页
  3.6 本章小结第47-48页
第4章 纹理信息和预测机制在人脸检测与跟踪中的应用及实现第48-64页
  4.1 卡尔曼滤波算法理论第48-51页
    4.1.1 卡尔曼滤波算法思想第48-49页
    4.1.2 卡尔曼滤波算法优势第49页
    4.1.3 卡尔曼滤波算法推导第49-51页
    4.1.4 卡尔曼滤波工作流程第51页
  4.2 卡尔曼滤波预测机制的人脸跟踪算法实现流程第51-52页
  4.3 全自动人脸检测与跟踪算法流程第52页
  4.4 实验结果与分析第52-63页
    4.4.1 实验数据及条件第53页
    4.4.2 实验结果与分析第53-63页
  4.5 本章小结第63-64页
结论第64-65页
参考文献第65-70页
致谢第70-71页
个人简历第71页

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