| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-14页 |
| ·课题背景 | 第8页 |
| ·相关领域研究及应用 | 第8-13页 |
| ·模式识别 | 第8-9页 |
| ·人工情感 | 第9-10页 |
| ·人工心理 | 第10-11页 |
| ·情感计算 | 第11-12页 |
| ·人脸建模和动画技术 | 第12-13页 |
| ·本文的研究内容及主要工作 | 第13页 |
| ·论文结构 | 第13-14页 |
| 第二章 人脸检测技术算法研究及进展 | 第14-37页 |
| ·人脸检测概述 | 第14-18页 |
| ·人脸学及解剖学知识与人脸检测 | 第15页 |
| ·人脸检测和特征定位研究现状分析 | 第15-18页 |
| ·人脸检测问题的分类 | 第15-17页 |
| ·人脸检测方法的分类 | 第17-18页 |
| ·人脸检测特点的分析 | 第18页 |
| ·图像预处理 | 第18-23页 |
| ·直方图变换增强 | 第19-20页 |
| ·灰度特征 | 第19-20页 |
| ·灰度直方图 | 第20页 |
| ·中值滤波法 | 第20-22页 |
| ·光照补偿 | 第22-23页 |
| ·常用的光照补偿方法 | 第22-23页 |
| ·图像分割 | 第23-30页 |
| ·边缘检测 | 第24-27页 |
| ·颜色分割 | 第27-30页 |
| ·色彩空间和色彩空间的聚类 | 第27-29页 |
| ·肤色特征 | 第29-30页 |
| ·人脸检测和特征定位的典型方法 | 第30-36页 |
| ·基于支持向量机的人脸识别 | 第30-31页 |
| ·基于人脸特征的自底向上的方法 | 第31-32页 |
| ·基于模极匹配的方法 | 第32-33页 |
| ·基于人工神经网络的人脸检测 | 第33页 |
| ·基于Adaboost方法的快速人脸检测 | 第33-34页 |
| ·基于肤色区域分割与人脸验证方法 | 第34-36页 |
| ·小结 | 第36-37页 |
| 第三章 基于肤色模型和人脸几何特征的人脸检测和定位 | 第37-57页 |
| ·视频序列图像的采集和预处理 | 第37-42页 |
| ·图像的采集 | 第37-41页 |
| ·AVI文件 | 第37-38页 |
| ·OpenCV中HighGUI视频读写函数 | 第38-41页 |
| ·相似度 | 第41-42页 |
| ·图像压缩存储 | 第42页 |
| ·基于肤色模型的人脸检测 | 第42-49页 |
| ·肤色模型 | 第42-46页 |
| ·人脸区域的分割算法 | 第46-49页 |
| ·去噪声处理 | 第47-48页 |
| ·提取边界、对边界的连通关系作处理并由边界的连通性和闭合性得到初始的一系列矩形 | 第48-49页 |
| ·对初始的矩形序列做归并处理 | 第49页 |
| ·基于人脸几何模型的人脸特征定位 | 第49-56页 |
| ·候选特征提取 | 第50页 |
| ·眼睛和嘴巴的定位 | 第50-51页 |
| ·变形模板辅助提取双眼和嘴巴的轮廓 | 第51-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 第四章 基于视频序列图像的人脸检测系统 | 第57-67页 |
| ·开发环境和开发工具介绍 | 第57-59页 |
| ·开发工具OpenCV | 第57-58页 |
| ·通过ADO操作Access数据库 | 第58-59页 |
| ·系统的功能界面介绍 | 第59-65页 |
| ·系统框架 | 第59页 |
| ·系统所实现功能 | 第59-62页 |
| ·用户功能界面介绍 | 第62-65页 |
| ·实验测试分析 | 第65-66页 |
| ·小结 | 第66-67页 |
| 第五章 总结和展望 | 第67-69页 |
| ·工作总结 | 第67页 |
| ·下一步工作 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 发表文章 | 第73页 |