| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第7页 |
| 1.2 国内外现状 | 第7-11页 |
| 1.2.1 人脸检测方法 | 第8-10页 |
| 1.2.2 人脸识别方法 | 第10-11页 |
| 1.3 论文主要研究内容及结构安排 | 第11-13页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.3.2 论文结构安排 | 第12-13页 |
| 2 人脸检测与识别的基本原理 | 第13-29页 |
| 2.1 肤色特征的检测 | 第13-19页 |
| 2.1.1 颜色空间介绍 | 第13-19页 |
| 2.1.2 肤色模型的二值化 | 第19页 |
| 2.2 二值图像的后续处理 | 第19-21页 |
| 2.2.1 平滑处理 | 第20页 |
| 2.2.2 形态学的滤波 | 第20-21页 |
| 2.3 Gabor特征的提取 | 第21-26页 |
| 2.3.1 Gabor小波 | 第21-22页 |
| 2.3.2 2D-Gabor小波变换原理 | 第22-23页 |
| 2.3.3 2D-Gabor小波滤波器参数选取 | 第23-25页 |
| 2.3.4 2D卷积计算 | 第25页 |
| 2.3.5 2D-Gabor变换的人脸特征提取 | 第25-26页 |
| 2.4 弹性图匹配法 | 第26-27页 |
| 2.5 小结 | 第27-29页 |
| 3 特定人物检测算法的研究及软件实现 | 第29-45页 |
| 3.1 图像中人的肤色检测 | 第29-31页 |
| 3.1.1 肤色模型的二值化实现及对比 | 第29-31页 |
| 3.1.2 颜色空间的数学模型的检测率与误识率 | 第31页 |
| 3.2 二值图像后续处理 | 第31-33页 |
| 3.2.1 中值滤波 | 第31-32页 |
| 3.2.2 形态学的滤波 | 第32页 |
| 3.2.3 连通区域 | 第32-33页 |
| 3.3 2D-Gabor滤波器组的滤波 | 第33-36页 |
| 3.4 弹性图匹配法的相似度实验 | 第36-37页 |
| 3.5 人脸特征点选取的优化方案 | 第37-41页 |
| 3.5.1 实验数据的选取 | 第37-38页 |
| 3.5.2 弹性图匹配算法中特征点权值的选取 | 第38-39页 |
| 3.5.3 方案实现的结果与分析 | 第39-41页 |
| 3.6 特定人物检测算法在Matlab上实现 | 第41-44页 |
| 3.6.1 软件总体功能设计 | 第41页 |
| 3.6.2 特定人物检测算法在Matlab的流程图 | 第41-42页 |
| 3.6.3 Matlab上特定人物检测的实现 | 第42-44页 |
| 3.6.4 实验结果分析 | 第44页 |
| 3.7 小结 | 第44-45页 |
| 4 特定人物检测算法的硬件设计及实现 | 第45-67页 |
| 4.1 总体硬件结构设计方案 | 第45页 |
| 4.2 肤色定位模块 | 第45-55页 |
| 4.2.1 色彩转换模块与数学模型模块设计 | 第46-49页 |
| 4.2.2 3*3滤波器模块设计 | 第49-55页 |
| 4.3 人脸检测识别模块 | 第55-58页 |
| 4.3.1 Gabor算子卷积模块 | 第55-56页 |
| 4.3.2 相似度计算模块 | 第56-58页 |
| 4.4 其他模块的设计 | 第58-62页 |
| 4.4.1 存储模块 | 第58-62页 |
| 4.4.2 浮点数计算 | 第62页 |
| 4.5 肤色定位模块的仿真图 | 第62-63页 |
| 4.6 人脸检测识别模块的仿真图 | 第63-64页 |
| 4.7 SignaltapII上的验证 | 第64页 |
| 4.8 加速优化和资源的消耗 | 第64-65页 |
| 4.9 小结 | 第65-67页 |
| 5 结论与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 结论 | 第67页 |
| 5.2 展望 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-73页 |