基于肤色的人脸识别技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| ·生物特征识别技术 | 第10-11页 |
| ·人脸识别技术的发展和难点 | 第11-13页 |
| ·人脸识别技术的发展 | 第11页 |
| ·人脸识别的现状和应用前景 | 第11-12页 |
| ·人脸识别的难点 | 第12-13页 |
| ·人脸识别技术 | 第13-18页 |
| ·人脸检测方法 | 第13-15页 |
| ·人脸特征提取方法 | 第15-17页 |
| ·分类识别方法 | 第17-18页 |
| ·论文的主要内容及文章结构 | 第18-20页 |
| ·主要内容 | 第18页 |
| ·文章结构 | 第18-20页 |
| 第二章 人脸识别系统 | 第20-23页 |
| ·人脸识别系统 | 第20-21页 |
| ·人像采集模块 | 第20-21页 |
| ·人脸识别模块 | 第21页 |
| ·结果输出模块 | 第21页 |
| ·人脸识别系统的评价标准 | 第21-22页 |
| ·人脸识别系统的要求 | 第21-22页 |
| ·人脸识别系统的性能指标 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于肤色和五官的人脸检测研究 | 第23-45页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·色彩空间 | 第23-28页 |
| ·RGB色彩空间 | 第24页 |
| ·YIQ色彩空间 | 第24-25页 |
| ·HSI色彩空间 | 第25-26页 |
| ·HSV色彩空间 | 第26-27页 |
| ·YCbCr色彩空间 | 第27-28页 |
| ·选择色彩空间 | 第28页 |
| ·人脸图像改善 | 第28-33页 |
| ·几何归一化 | 第28-31页 |
| ·光照补偿 | 第31页 |
| ·图像增强 | 第31-32页 |
| ·形态学滤波 | 第32-33页 |
| ·肤色建模 | 第33-35页 |
| ·肤色模型 | 第33-34页 |
| ·相似度计算 | 第34页 |
| ·阈值分割 | 第34-35页 |
| ·人脸区域的锁定和筛选 | 第35-38页 |
| ·肤色区域锁定 | 第35页 |
| ·人脸区域筛选 | 第35-38页 |
| ·系统结果与仿真 | 第38-43页 |
| ·开发环境 | 第38-39页 |
| ·测试图像库的构成 | 第39页 |
| ·基于肤色和五官的人脸检测系统软件实现 | 第39-43页 |
| ·数据统计分析 | 第43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 基于唇部特征的人脸识别研究 | 第45-58页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·人脸唇部的分割 | 第45-49页 |
| ·唇部分割算法 | 第45-47页 |
| ·唇部有效区域 | 第47-49页 |
| ·基于Gabor小波变换的唇部特征提取 | 第49-52页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·Gabor滤波器 | 第49-50页 |
| ·唇部的Gabor特征 | 第50-52页 |
| ·唇部特征的识别 | 第52-54页 |
| ·引言 | 第52-53页 |
| ·主成分分析 | 第53页 |
| ·最近邻法 | 第53-54页 |
| ·实验结果与分析 | 第54-56页 |
| ·测试图像库的构成 | 第54-55页 |
| ·基于唇部特征的人脸识别系统软件实现 | 第55-56页 |
| ·实验数据分析 | 第56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·总结 | 第58页 |
| ·展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
