| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-11页 |
| ·研究背景 | 第9-11页 |
| ·研究意义 | 第11页 |
| ·本文的研究内容与创新点 | 第11-12页 |
| ·本文的内容结构安排 | 第12-13页 |
| 2 相关方法和图像分析及处理技术 | 第13-33页 |
| ·颜色原理及彩色模型 | 第13-19页 |
| ·颜色原理 | 第14页 |
| ·RGB 彩色空间 | 第14-15页 |
| ·标准化(归一化)RGB 彩色空间(rgb 空间) | 第15-16页 |
| ·YIQ 彩色模型 | 第16页 |
| ·CMY(CMYK)彩色模型 | 第16页 |
| ·YUV 彩色空间 | 第16-17页 |
| ·HSI 彩色模型 | 第17页 |
| ·HSV 彩色感知模型 | 第17-19页 |
| ·图像分割 | 第19-23页 |
| ·边界分割 | 第20-21页 |
| ·区城分割 | 第21-22页 |
| ·基于特定理论的分割 | 第22-23页 |
| ·特殊图像的分割 | 第23页 |
| ·相关图像分析与处理技术 | 第23-25页 |
| ·模板匹配 | 第23-24页 |
| ·图像复原 | 第24-25页 |
| ·图像增强 | 第25页 |
| ·模式识别与人工神经网络方法 | 第25-27页 |
| ·模式识别理论 | 第25-26页 |
| ·人工神经网络方法 | 第26-27页 |
| ·肤色模型及其建立方法 | 第27-32页 |
| ·简单门限方法 | 第28-30页 |
| ·高斯模型的方法 | 第30-31页 |
| ·贝叶斯方法 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 3 基于 Gabor 小波的活动模型及人脸跟踪方法 | 第33-87页 |
| ·小波分析及二维GABOR 小波 | 第33-37页 |
| ·小波分析 | 第33-34页 |
| ·二维Gabor 小波 | 第34-37页 |
| ·将GABOR JETS 应用于人脸特征点跟踪 | 第37-46页 |
| ·Gabor Jets 相似性的计算 | 第37-38页 |
| ·基于 Gabor Jets 的距离偏差估计方法 | 第38-45页 |
| ·基于Gabor Jets 的人脸特征点跟踪实验 | 第45-46页 |
| ·主动形状模型 | 第46-55页 |
| ·主动形状模型(Active Shape Models)概述 | 第46-47页 |
| ·点分布模型(PDM)的构建 | 第47-52页 |
| ·Active Shape Models 搜寻过程 | 第52-55页 |
| ·G-ASM 算法及其实现 | 第55-86页 |
| ·G-ASM 算法 | 第55-58页 |
| ·Intel openCV 软件包介绍 | 第58-64页 |
| ·Active Shape Model 部分 | 第64-75页 |
| ·G-ASM 搜寻部分 | 第75-80页 |
| ·G-ASM 在人脸特征点跟踪中的应用 | 第80-86页 |
| ·本章小结 | 第86-87页 |
| 4 基于 Gabor 小波的人脸识别方法 | 第87-107页 |
| ·基于GABOR 的特征提取 | 第87-92页 |
| ·gabor 特征矢量的构造 | 第88页 |
| ·特征点位置的选择 | 第88-89页 |
| ·特征提取的实验结果 | 第89-91页 |
| ·Gabor 特征对光照和表情变化的适应性 | 第91-92页 |
| ·特征提取分析 | 第92页 |
| ·基于GABOR 变换的人眼定位 | 第92-100页 |
| ·人眼定位分析 | 第93-94页 |
| ·对人脸图像处理进行初步基于Gabor 小波的变换处理 | 第94-96页 |
| ·多分辨定位算法 | 第96-97页 |
| ·人眼定位实验 | 第97-100页 |
| ·人眼定位实验分析 | 第100页 |
| ·基于GABOR 变换和ASM 的人脸识别 | 第100-106页 |
| ·特征点的定位 | 第101-104页 |
| ·特征提取和识别 | 第104-105页 |
| ·实验结果 | 第105-106页 |
| ·结论 | 第106页 |
| ·本章小结 | 第106-107页 |
| 5 结论与展望 | 第107-110页 |
| ·总结 | 第107-108页 |
| ·进一步的工作及展望 | 第108-110页 |
| 6 参考文献 | 第110-119页 |
| 7 声明 | 第119-120页 |
| 8 致谢 | 第120页 |
