人脸检测与识别的算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·课题背景和意义 | 第10-11页 |
| ·人脸检测与识别研究现状与研究难点 | 第11-12页 |
| ·人脸检测与识别的研究现状 | 第11页 |
| ·人脸检测与识别的研究难点 | 第11-12页 |
| ·本文的主要工作及内容安排 | 第12-14页 |
| ·本文的主要工作 | 第12-13页 |
| ·本文的章节安排 | 第13-14页 |
| 第二章 人脸检测与识别技术综述 | 第14-23页 |
| ·人脸检测的主要方法 | 第14-18页 |
| ·基于启发式模型的人脸检测 | 第14-16页 |
| ·基于肤色模型的人脸检测 | 第16-17页 |
| ·基于统计模型的人脸检测 | 第17-18页 |
| ·人脸识别的主要算法 | 第18-21页 |
| ·基于几何特征的人脸识别 | 第19页 |
| ·基于子空间分析的人脸识别 | 第19-21页 |
| ·基于小波包分解的人脸识别 | 第21页 |
| ·基于隐马尔可夫模型的人脸识别 | 第21页 |
| ·本章小结 | 第21-23页 |
| 第三章 基于肤色模型的彩色图像人脸检测 | 第23-43页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·肤色模型概述与建立 | 第23-28页 |
| ·肤色模型概述 | 第23-27页 |
| ·肤色模型的建立 | 第27-28页 |
| ·肤色区域分割 | 第28-32页 |
| ·光照补偿 | 第28-31页 |
| ·肤色区域提取 | 第31-32页 |
| ·肤色区域图像预处理 | 第32-34页 |
| ·肤色区域中人脸提取 | 第34-37页 |
| ·疑似人脸区域的判别 | 第34-36页 |
| ·人脸模板匹配 | 第36-37页 |
| ·仿真结果及分析 | 第37-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 基于线性子空间方法人脸识别 | 第43-64页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·子空间方法概述 | 第43-44页 |
| ·基于主成分分析（PCA）的人脸识别 | 第44-55页 |
| ·PCA 方法基本原理 | 第44-47页 |
| ·传统一维PCA 人脸识别算法 | 第47-50页 |
| ·二维PCA 人脸识别算法 | 第50-51页 |
| ·基于加权平均脸的二维PCA 人脸识别算法 | 第51-53页 |
| ·实验结果及分析 | 第53-55页 |
| ·基于线性判别（LDA）的人脸识别 | 第55-63页 |
| ·LDA 方法的基本原理 | 第56-57页 |
| ·二维LDA 人脸识别算法 | 第57-59页 |
| ·基于加权对称脸的二维LDA 人脸识别算法 | 第59-61页 |
| ·实验结果及分析 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第70-71页 |
