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人脸实时跟踪与识别方法的研究 |
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| 论文目录 |
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| 第一章 绪论 | 第1-21页 | | 1．1 人脸跟踪及识别问题的提出 | 第10-12页 | | 1．1．1 人脸识别及相关问题的定义 | 第10页 | | 1．1．2 研究人脸跟踪及识别问题的意义 | 第10-11页 | | 1．1．3 人脸跟踪及识别技术的难点 | 第11-12页 | | 1．2 人脸识别技术综述 | 第12-17页 | | 1．2．1 基于几何特征识别 | 第12-13页 | | 1．2．2 基于代数特征识别 | 第13-16页 | | 1．2．3 基于连接机制方法 | 第16-17页 | | 1．2．4 多分类器组合方法 | 第17页 | | 1．3 人脸跟踪技术研究 | 第17-19页 | | 1．4 本论文的研究出发点 | 第19页 | | 1．5 本课题的主要研究内容和工作安排 | 第19-21页 | | 第二章 基于肤色的人脸检测 | 第21-32页 | | 2．1 引言 | 第21页 | | 2．2 肤色信息的利用 | 第21-22页 | | 2．2．1 将肤色判断作为人脸检测的核心方法 | 第21页 | | 2．2．2 将肤色判断为人脸检测的预处理 | 第21-22页 | | 2．2．3 将肤色判断作为人脸检测的后期验证 | 第22页 | | 2．3 本文基于肤色的人脸检测算法 | 第22页 | | 2．4 光照补偿处理 | 第22-23页 | | 2．5 检测肤色区域 | 第23-26页 | | 2．5．1 主要的颜色空间 | 第23-24页 | | 2．5．2 色彩空间的选择 | 第24页 | | 2．5．3 人脸肤色模型 | 第24-25页 | | 2．5．4 基于 YCbCr彩色空间的肤色分割 | 第25-26页 | | 2．6 区域分割与归并 | 第26-30页 | | 2．6．1 物体分割主要算法 | 第26页 | | 2．6．2 本文所采用的区域分割与归并算法 | 第26-30页 | | 2．7 基于肤色的人脸验证方法 | 第30-31页 | | 2．8 算法性能评价 | 第31-32页 | | 第三章 基于遗传粒子滤波的人脸跟踪 | 第32-46页 | | 3．1 引言 | 第32页 | | 3．2 粒子滤波理论 | 第32-37页 | | 3．2．1 问题描述 | 第32-33页 | | 3．2．2 贝叶斯滤波原理 | 第33-34页 | | 3．2．3 蒙特卡洛方法 | 第34-36页 | | 3．2．4 蒙特卡罗粒子滤波算法描述 | 第36-37页 | | 3．3 遗传粒子滤波算法的提出 | 第37-38页 | | 3．4 遗传算法 | 第38-39页 | | 3．5 遗传粒子滤波 | 第39-42页 | | 3．5．1 交叉操作 | 第39页 | | 3．5．2 变异操作 | 第39-40页 | | 3．5．3 与传统滤波器比较 | 第40-41页 | | 3．5．4 动态模型 | 第41页 | | 3．5．5 观测模型 | 第41页 | | 3．5．6 人脸跟踪算法描述 | 第41-42页 | | 3．6 实验结果 | 第42-45页 | | 3．6．1 人脸左右旋转跟踪 | 第42-43页 | | 3．6．2 相似物干扰下的人脸跟踪 | 第43页 | | 3．6．3 部分遮挡 | 第43-44页 | | 3．6．4 来回摆动 | 第44-45页 | | 3．7 比较与总结 | 第45-46页 | | 第四章 人脸的识别 | 第46-64页 | | 4．1 引言 | 第46页 | | 4．2 隐马尔可夫模型介绍 | 第46-47页 | | 4．3 隐马尔可夫的三个假定 | 第47-48页 | | 4．4 隐马尔可夫模型的基本问题 | 第48-53页 | | 4．4．1 估价问题 | 第48-51页 | | 4．4．2 解码问题和 Viterbi算法 | 第51页 | | 4．4．3 训练问题 | 第51-53页 | | 4．5 基于 HMM的人脸识别过程 | 第53-58页 | | 4．5．1 HMM人脸识别基本框架 | 第53页 | | 4．5．2 人脸 HMM模型 | 第53-54页 | | 4．5．3 采样块的生成 | 第54-55页 | | 4．5．4 特征提取 | 第55-56页 | | 4．5．5 HMM建模训练及人脸识别工作流程 | 第56-57页 | | 4．5．6 HMM训练的流程图与人脸识别流程图 | 第57-58页 | | 4．6 人脸实时跟踪识别系统 | 第58-64页 | | 4．6．1 系统结构 | 第58-59页 | | 4．6．2 人脸识别及实验结果 | 第59-63页 | | 4．6．3 系统评估 | 第63-64页 | | 第五章 全文总结 | 第64-66页 | | 5．1 结论 | 第64页 | | 5．2 存在的问题与展望 | 第64-66页 | | 参考文献 | 第66-71页 | | 致谢 | 第71-72页 | | 攻读硕士学位期间公开发表的文章 | 第72页 |
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论文编号BS1083083，这篇论文共72页
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