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复杂光照下人脸检测的研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第11-19页
    1.1 选题的背景和意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-13页
    1.3 人脸检测的主要方法及分类第13-16页
        1.3.1 基于先验知识的人脸检测方法第13-14页
        1.3.2 基于统计学习的人脸检测方法第14-16页
    1.4 人脸检测的难点第16-17页
    1.5 本文主要研究内容第17-18页
    1.6 论文各章节安排第18-19页
第二章 基于改进的Retinex光照预处理第19-30页
    2.1 引言第19页
    2.2 Retinex算法理论第19-24页
        2.2.1 单尺度Retinex算法第20-21页
        2.2.2 多尺度Retinex算法第21-22页
        2.2.3 带色彩恢复的多尺度Retinex算法第22-23页
        2.2.4 Gain/Offset校正第23-24页
    2.3 算法的改进第24-27页
        2.3.1 色彩恢复问题第24-26页
        2.3.2 卷积的实现问题第26-27页
    2.4 实验结果及讨论第27-29页
    2.5 本章小结第29-30页
第三章 基于肤色分割的人脸检测第30-44页
    3.1 引言第30页
    3.2 色彩空间第30-34页
        3.2.1 RGB色彩空间第30-31页
        3.2.2 HSV色彩空间第31-32页
        3.2.3 YCbCr色彩空间第32-33页
        3.2.4 肤色空间的选取第33-34页
    3.3 肤色模型第34-36页
        3.3.1 直接语义定义法第34-35页
        3.3.2 直方图非参数化模型第35页
        3.3.3 简单高斯模型第35-36页
        3.3.4 混合高斯模型第36页
        3.3.5 肤色模型的选取第36页
    3.4 肤色分割的实现第36-40页
        3.4.1 二值化处理第37-38页
        3.4.2 形态学图像处理第38-40页
            3.4.2.1 膨胀第38页
            3.4.2.2 腐蚀第38-39页
            3.4.2.3 开运算和闭运算第39-40页
        3.4.3 肤色区域的筛选第40页
    3.5 实验结果及分析第40-43页
    3.6 本章小结第43-44页
第四章 基于Adaboost算法的人脸检测第44-65页
    4.1 引言第44页
    4.2 矩形特征和积分图像第44-49页
        4.2.1 Haar矩形特征第44-46页
        4.2.2 积分图像第46-49页
    4.3 Adaboost算法第49-53页
        4.3.1 弱分类器训练第51-52页
        4.3.2 强分类器训练第52页
        4.3.3 级联分类器结构第52-53页
    4.4 训练样本库的建立第53-54页
    4.5 人脸检测过程第54-56页
        4.5.1 多尺度检测机制第54-55页
        4.5.2 后期处理第55-56页
    4.6 算法的改进第56-64页
        4.6.1 改进后的算法流程第57-58页
        4.6.2 对算法流程的分析第58-60页
        4.6.3 不同代价敏感系数对分类器性能的影响第60-64页
    4.7 本章小结第64-65页
第五章 基于肤色分割和改进的Adaboost人脸检测第65-71页
    5.1 引言第65页
    5.2 肤色分割和Adaboost算法的优缺点第65页
    5.3 基于肤色分割和改进的Adaboost人脸检测第65-66页
    5.4 实验结果及分析第66-70页
        5.4.1 不同光照条件下的肤色分割第66-67页
        5.4.2 不同人脸检测方法的比较第67-70页
    5.5 本章小结第70-71页
第六章 总结和展望第71-73页
    6.1 本文的工作总结第71-72页
    6.2 下一步工作展望第72-73页
致谢第73-74页
参考文献第74-78页
攻读硕士学位期间取得的成果第78-79页

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