| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 人脸识别概述及其研究意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 人脸识别概述 | 第10-11页 |
| 1.1.2 人脸识别与人脸检测的联系 | 第11页 |
| 1.1.3 研究意义及难点 | 第11-12页 |
| 1.2 人脸检测技术的基本知识 | 第12-19页 |
| 1.2.1 基于特征的人脸检测途径 | 第13-16页 |
| 1.2.2 基于模板匹配的方法 | 第16-17页 |
| 1.2.3 人脸检测新方法--肤色 | 第17-18页 |
| 1.2.4 人脸检测中Adaboost算法的使用 | 第18-19页 |
| 1.3 人脸检测所使用的评价指标 | 第19-20页 |
| 1.4 本文的主要工作安排 | 第20-21页 |
| 第2章 肤色分割与人脸区域粗检测 | 第21-38页 |
| 2.1 肤色分割原理及应用 | 第21-22页 |
| 2.2 肤色模型建立 | 第22-29页 |
| 2.2.1 颜色空间的选择和获取 | 第22-25页 |
| 2.2.2 现有的肤色建模技术及对比 | 第25-26页 |
| 2.2.3 常见的几种肤色模型 | 第26-29页 |
| 2.3 肤色分割实现过程 | 第29-37页 |
| 2.3.1 图像预处理 | 第29-30页 |
| 2.3.2 光线补偿 | 第30-32页 |
| 2.3.3 肤色的分割 | 第32-33页 |
| 2.3.4 形态学处理 | 第33-37页 |
| 2.4 实验结果及分析 | 第37-38页 |
| 第3章 面部特征嘴部分割 | 第38-51页 |
| 3.1 引言 | 第38页 |
| 3.2 灰度的处理 | 第38页 |
| 3.3 嘴部区域分割 | 第38-46页 |
| 3.3.1 图像分割算法的理论 | 第38-40页 |
| 3.3.2 二维最大类间方差分割法 | 第40-44页 |
| 3.3.3 基于二维最大类间方差阈值图像分割算法分析与改进 | 第44-46页 |
| 3.3.4 实验分析 | 第46页 |
| 3.4 嘴部定位 | 第46-51页 |
| 3.4.1 嘴部定位的预处理 | 第47-49页 |
| 3.4.2 确定嘴部区域 | 第49页 |
| 3.4.3 实验结果与分析 | 第49-51页 |
| 第4章 面部检测及定位 | 第51-56页 |
| 4.1 面部的几何约束 | 第51-52页 |
| 4.2 面部定位的方法步骤 | 第52页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第52-54页 |
| 4.4 验证实现 | 第54-56页 |
| 第5章 总结与展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第61页 |