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移动平台上基于人脸的增强现实系统设计与实现

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移动平台上基于人脸的增强现实系统设计与实现
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-6页
缩略词清单第6-10页
第一章 绪论第10-17页
  1.1 研究背景及其意义第10-11页
  1.2 国内外研究现状与分析第11-15页
    1.2.1 2D标记和图像追踪第11-12页
    1.2.2 3D物体和环境追踪第12-13页
    1.2.3 GPS追踪第13页
    1.2.4 人脸检测第13-14页
    1.2.5 可穿戴设备第14-15页
  1.3 研究目标与内容第15页
  1.4 论文组织结构第15-17页
第二章 系统概述第17-28页
  2.1 系统平台第17-20页
    2.1.1 智能平台选型第17-18页
    2.1.2 Android系统架构第18-20页
  2.2 相关技术第20-24页
    2.2.1 JNI第20-21页
    2.2.2 OpenCV第21-22页
    2.2.3 OpenGL ES第22-24页
  2.3 系统架构第24-27页
    2.3.1 架构设计第24-25页
    2.3.2 模块设计第25-26页
    2.3.3 流程设计第26-27页
  2.4 本章小结第27-28页
第三章 人脸检测第28-41页
  3.1 人脸检测技术第28-30页
    3.1.1 基于知识的方法第28-29页
    3.1.2 基于特征不变的方法第29页
    3.1.3 基于模板匹配的方法第29页
    3.1.4 基于理论的方法第29-30页
  3.2 基于Adaboost算法的人脸检测方法第30-35页
    3.2.1 Haar-like特征第31-32页
    3.2.2 积分图第32-33页
    3.2.3 Adaboost分类器第33-35页
    3.2.4 强分类器级联第35页
  3.3 Android平台上人脸检测实验与结果分析第35-40页
    3.3.1 人脸图像预处理第35-37页
    3.3.2 人脸检测实验第37-38页
    3.3.3 结果分析第38-40页
  3.4 本章小结第40-41页
第四章 人脸跟踪第41-53页
  4.1 目标跟踪技术第41-43页
    4.1.1 点跟踪第41-42页
    4.1.2 核跟踪第42-43页
    4.1.3 轮廓跟踪第43页
  4.2 基于MeanShift的对象跟踪方法第43-48页
    4.2.1 MeanShift对象跟踪第44-46页
    4.2.2 CamShift人脸跟踪第46-48页
  4.3 Android平台上人脸跟踪实验与结果分析第48-52页
  4.4 本章小结第52-53页
第五章 基于人脸的实时增强现实系统第53-70页
  5.1 开发环境第53-55页
    5.1.1 开发平台第53页
    5.1.2 开发环境搭建第53-54页
    5.1.3 工程目录结构第54-55页
  5.2 三维模型创建第55-60页
    5.2.1 3Dmax建模第55-56页
    5.2.2 三维图形绘制第56-59页
    5.2.3 绘制结果第59-60页
  5.3 人脸检测与跟踪第60-63页
    5.3.1 视频捕获第60页
    5.3.2 人脸检测第60-62页
    5.3.3 人脸跟踪第62-63页
  5.4 三维模型加载第63-68页
    5.4.1 图层整合第63-64页
    5.4.2 人脸目标信息获取第64-65页
    5.4.3 三维模型实时加载第65-68页
  5.5 系统结果分析第68-69页
  5.6 本章小结第69-70页
第六章 总结与展望第70-72页
  6.1 总结第70页
  6.2 展望第70-72页
致谢第72-73页
参考文献第73-75页

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