基于视频流的实时人脸检测与跟踪

目录

第一章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 人脸检测技术研究现状

1.2.2 人脸跟踪技术研究现状

1.3 主要研究内容

1.4 论文组织结构

1.5 本章小结

第二章 相关理论知识

2.1 人脸检测算法的相关理论知识

2.1.1 人脸检测技术的难点

2.1.2 候选框的生成

2.2.3 边框回归

2.1.4 非极大值抑制

2.1.5 CNN应用于人脸检测

2.2 人脸跟踪算法的相关理论知识

2.2.1 人脸跟踪技术的难点

2.2.2 孪生网络结构

2.2.3 全卷积孪生网络应用于人脸跟踪

2.3 本章小结

第三章 人脸检测算法及实现

3.1 STFD人脸检测算法

3.1.1 STFD算法框架

3.1.2 特征提取网络

3.1.3 多尺度特征图检测

3.1.4候选框（anchor box）生成模块

3.2 STFD算法实现与结果分析

3.2.1 数据集介绍

3.2.2 数据增强

3.2.3 评价标准

3.2.4 实验结果及分析

3.3 本章小结

第四章 人脸跟踪算法及实现

4.1 结合注意力与特征融合的人脸跟踪算法

4.1.1 人脸跟踪算法框架

4.1.2 动态更新目标模板

4.1.3 特征融合

4.1.4 通道注意力机制

4.2 人脸跟踪算法实现与结果分析

4.2.1 数据集介绍

4.2.2 评价标准

4.2.3 实验结果及分析

4.3 人脸检测与跟踪算法的结合

4.4 本章小结

总结与展望

总结

展望

参考文献

攻读学位期间发表的论文

声明

致谢