基于头部运动分析的考场内异常行为检测

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摘 要

ABSTRACT

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第 1 章 绪论

1.1 课题研究的背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 论文的主要研究内容

1.4 论文的主要创新点

第 2 章 图像预处理

2.1 直方图均衡化

2.2 图像滤波去噪

1.1

2.2.1 均值滤波

2.2.2 高斯滤波

2.3 图像复原

2.3.1 图像退化和复原模型

2.3.2 图像复原过程

2.4 本章小结

第 3 章 人脸检测和特征点定位

3.1.2 椭圆肤色模型

3.2 形态学滤波

3.2.1 膨胀运算

3.2.2 腐蚀运算

3.2.3 开运算

3.2.4 闭运算

3.3 基于Multi-Block LBP 特征的AdaBoost人脸检测

3.3.1 局部二值模式

3.3.2 多级区域局部二值模式

3.3.3 基于AdaBoost算法的人脸检测

3.4 人脸特征点定位

3.4.1 CNN理论及应用

3.4.2 基于DCNN人脸特征点定位

3.5 本章小结

2

4.1 ORB特征提取

4.2 基于光流的2D运动估计

4.3 基于K-means的运动矢量分类

4.4 本章小结

3

5.1 头部运动估计简述

5.2 基于平面图像的头部运动姿态估计

5.3 对比实验

5.4 头部异常行为分析

5.5 本章小结

第 6 章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

致 谢

参考文献