彩色图像中的人脸检测和局部特征的定位识别
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-14页 |
| ·研究背景 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·论文的主要工作 | 第11-12页 |
| ·论文的结构安排 | 第12-14页 |
| 第二章 人脸检测和识别关键技术介绍 | 第14-19页 |
| ·广义人脸识别的理论基础 | 第14页 |
| ·广义人脸识别的核心技术 | 第14-15页 |
| ·人脸检测技术介绍 | 第15-16页 |
| ·人脸识别技术介绍 | 第16-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 基于肤色模型的人脸检测 | 第19-40页 |
| ·颜色空间的选择和优化 | 第19-25页 |
| ·RGB 颜色空间 | 第19页 |
| ·YCbCr 颜色空间 | 第19-20页 |
| ·HSV 颜色空间 | 第20-21页 |
| ·颜色空间的选取 | 第21-22页 |
| ·YCbCr 颜色空间的优化算法 | 第22-24页 |
| ·YCbCr 优化实验结果 | 第24-25页 |
| ·肤色模型 | 第25-38页 |
| ·图像预处理 | 第26-28页 |
| ·改进的去噪算法 | 第26-27页 |
| ·光照补偿 | 第27-28页 |
| ·肤色模型的建立 | 第28-30页 |
| ·肤色似然图 | 第30页 |
| ·似然图二值化和阈值的选定 | 第30-32页 |
| ·多人脸候选区域筛选 | 第32-34页 |
| ·单人脸区域定位 | 第34-36页 |
| ·马赛克模板模糊验证 | 第36-38页 |
| ·实验结果 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 人脸识别 | 第40-68页 |
| ·尺度归一化 | 第40-41页 |
| ·基于几何特征的人脸识别算法 | 第41-54页 |
| ·梯度边缘提取和二值化 | 第41-42页 |
| ·二值化边缘 | 第42-43页 |
| ·五官区域的初步定位 | 第43-45页 |
| ·眼睛和眉毛的定位 | 第45-46页 |
| ·鼻子的定位 | 第46-47页 |
| ·嘴巴的定位 | 第47-48页 |
| ·额头的定位以及刘海的检测 | 第48页 |
| ·胡子的检测 | 第48-49页 |
| ·几何特征向量的构造 | 第49-50页 |
| ·特征向量相似度计算 | 第50-51页 |
| ·实验结果 | 第51-54页 |
| ·特征脸算法 | 第54-67页 |
| ·小波变换简介 | 第54-55页 |
| ·Harr 小波 | 第55-57页 |
| ·Harr 小波降维的图像应用 | 第57-59页 |
| ·主分量分析法（PCA）理论基础 | 第59-60页 |
| ·人脸图像PCA 算法 | 第60-63页 |
| ·HARR-PCA 算法 | 第63-64页 |
| ·实验结果 | 第64-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 系统设计与实现 | 第68-81页 |
| ·系统平台 | 第68页 |
| ·系统模块划分 | 第68-70页 |
| ·人脸检测和识别系统的实现 | 第70-80页 |
| ·图像处理模块 | 第70-74页 |
| ·数据库管理模块 | 第74-79页 |
| ·用户交互模块 | 第79-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 第六章 总结与展望 | 第81-83页 |
| ·工作总结 | 第81页 |
| ·进一步工作展望 | 第81-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-87页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第87-88页 |
