用于机器人视觉的人脸识别算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题来源 | 第9页 |
| ·本课题研究的背景 | 第9-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·国外研究现状 | 第11-13页 |
| ·国内研究现状 | 第13-14页 |
| ·主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 人脸检测的数据处理 | 第15-26页 |
| ·人脸图像的预处理 | 第15-18页 |
| ·图像二值化和灰度变换 | 第16页 |
| ·图像滤波 | 第16页 |
| ·图像锐化和边缘检测 | 第16-18页 |
| ·人脸检测方法 | 第18-25页 |
| ·彩色空间及其转换 | 第19-21页 |
| ·肤色分割 | 第21-23页 |
| ·人脸区域确定 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 PCA和LDA算法研究 | 第26-38页 |
| ·PCA | 第26-32页 |
| ·K-L 变换与PCA | 第26-29页 |
| ·PCA 算法的实现过程 | 第29-32页 |
| ·LDA | 第32-35页 |
| ·LDA 算法的基本概念 | 第32-34页 |
| ·LDA 散布矩阵特征分析 | 第34-35页 |
| ·PCA 和LDA 实验结果分析 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 DCT的对角双向2DPCA算法研究 | 第38-48页 |
| ·2DPCA | 第38-41页 |
| ·2DPCA 算法 | 第38-39页 |
| ·2DPCA 人脸特征提取 | 第39-40页 |
| ·2DPCA 人脸分类 | 第40-41页 |
| ·2DPCA 识别流程 | 第41页 |
| ·双向压缩的特征提取 | 第41-43页 |
| ·列方向2DPCA | 第42-43页 |
| ·双向压缩的PCA 算法 | 第43页 |
| ·DCT 离散余弦变换 | 第43-44页 |
| ·对角排列 | 第44-45页 |
| ·改进后的2DPCA | 第45页 |
| ·改进后的2DPCA 实验结果和分析 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 一个简易的人脸识别系统 | 第48-57页 |
| ·人脸库的简介 | 第48-50页 |
| ·人脸识别系统实例 | 第50-56页 |
| ·在ORL 人脸库中的识别实例 | 第51-52页 |
| ·对彩色图像的识别实例 | 第52-54页 |
| ·自建人脸库的识别实例 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
