声明
摘要
第1章 绪论
1.1 研究背景及研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 基于对象的视频摘要
1.2.2 静态摘要的研究现状
1.3 研究内容
1.3.1 人脸对象的特征选取
1.3.2 对选取特征进行聚类
1.4 论文章节安排
第2章 相关理论基础
2.1 人脸检测
2.1.1 基于知识的方法
2.1.2 基于学习的方法
2.2 目标跟踪
2.2.1 一般跟踪方法
2.2.2 自适应跟踪方法
2.2.3 TLD算法框架结构
2.3 PCA降维
2.4 LBP
2.5 常用聚类方法理论介绍
2.5.1 kmeans聚类
2.5.2 子空间聚类介绍
2.6 本章小节
第3章 基于face-track的特征提取
3.1 引言
3.2 视频人脸检测与跟踪
3.3 face-track特征提取方法
3.4 分场景聚类
3.5 实验结果与分析
3.6 本章小结
第4章 基于稀疏子空间聚类的人脸视频静态摘要
4.1 引言
4.2 稀疏表示理论
4.3 稀疏表示模型
4.4 谱聚类算法
4.4 稀疏子空间聚类
4.5.1 实验数据
4.5.2 实验结果
4.6 本章小结
第5章 人脸视频静态摘要的系统实现
5.1 引言
5.2 软件系统结构设计
5.3.1 系统的开发及运行环境
5.3.2 系统主界面的设计
5.4 本章小结
第6章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
攻读学位期间发表的学术论文目录