基于肤色模型和神经网络的人脸检测算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外人脸检测技术研究概况 | 第10-14页 |
| ·人脸检测问题的分类 | 第10-11页 |
| ·人脸检测问题的关键研究方法综述 | 第11-14页 |
| ·本文的主要工作和结构安排 | 第14-15页 |
| 第二章 算法设计思想和算法中主要的基本理论 | 第15-25页 |
| ·算法的目标和设计思想 | 第15-16页 |
| ·人脸检测处理技术中的基本理论 | 第16-25页 |
| ·数学形态学 | 第16-21页 |
| ·人工神经网络 | 第21-25页 |
| 第三章 基于肤色的人脸检测技术 | 第25-42页 |
| ·颜色空间的选取 | 第25-28页 |
| ·RGB 色彩空间（红、绿、蓝三基色模型） | 第25-26页 |
| ·归一化的RGB 空间 | 第26页 |
| ·YUV 色彩空间 | 第26-27页 |
| ·YCbCr 色彩空间 | 第27-28页 |
| ·肤色检测模型的建立 | 第28-31页 |
| ·肤色模型的介绍 | 第28-29页 |
| ·肤色在YCbCr 色彩空间的聚类特性 | 第29-30页 |
| ·样本像素的高斯肤色模型 | 第30-31页 |
| ·基于肤色的人脸区域检测具体过程 | 第31-40页 |
| ·肤色似然度图像 | 第32-33页 |
| ·动态阈值的二值图像分割 | 第33-35页 |
| ·二值图像去噪 | 第35-36页 |
| ·连通区域标记 | 第36-38页 |
| ·肤色区域预处理，构造候选人脸区域的外接矩形 | 第38-40页 |
| ·基于肤色人脸检测结果分析 | 第40-42页 |
| 第四章 基于神经网络的人脸检测验证 | 第42-59页 |
| ·基于神经网络的人脸区域的检测验证 | 第42-54页 |
| ·人脸检测与神经网络 | 第42-43页 |
| ·网络训练样本图像数据的选取和简单预处理 | 第43-45页 |
| ·击中击不中变换处理 | 第45-47页 |
| ·BP 网络分类器的结构设计和训练 | 第47-51页 |
| ·人脸检测验证 | 第51页 |
| ·实验结果和部分示例 | 第51-54页 |
| ·人脸眼睛嘴唇器官的定位 | 第54-57页 |
| ·眼睛的定位 | 第54-56页 |
| ·嘴唇的提取 | 第56-57页 |
| ·利用眼睛和嘴部映射定位人脸器官 | 第57页 |
| ·实验结果示例 | 第57-59页 |
| 第五章 结论与展望 | 第59-61页 |
| ·全文工作总结 | 第59-60页 |
| ·对进一步研究工作的展望 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 硕士期间发表论文 | 第66页 |
