基于DSP的人脸检测和定位算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| ·人脸检测和定位识别的研究背景 | 第10-12页 |
| ·国内外人脸检测识别技术研究现状 | 第12-14页 |
| ·国外发展现状 | 第12-13页 |
| ·国内发展现状 | 第13-14页 |
| ·自动人脸检测识别图像处理系统的发展 | 第14-15页 |
| ·图像处理系统发展第一阶段 | 第14页 |
| ·图像处理系统发展第二阶段 | 第14页 |
| ·图像处理系统发展第三阶段 | 第14-15页 |
| ·基于DSP 的人脸识别系统 | 第15页 |
| ·现有的方法和研究趋势 | 第15-18页 |
| ·本文的研究内容和章节安排 | 第18-20页 |
| ·课题的来源 | 第18页 |
| ·本文的研究内容 | 第18-19页 |
| ·本论文的章节安排 | 第19-20页 |
| 第二章 基于YUV 空间的肤色检测算法 | 第20-32页 |
| ·人脸图像的预处理 | 第20-24页 |
| ·人脸图像的直方图增强 | 第20-22页 |
| ·图像的非线性滤波 | 第22-23页 |
| ·人脸图像的白平衡处理 | 第23-24页 |
| ·肤色的YUV 色彩空间聚类 | 第24-30页 |
| ·不同色彩空间对肤色表达的差异 | 第24-26页 |
| ·肤色模型的建立 | 第26-30页 |
| ·基于形态学的肤色区域处理 | 第30页 |
| ·仿真结果及分析 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 单人脸检测和定位算法 | 第32-39页 |
| ·单人脸定位算法 | 第32页 |
| ·人脸候选区域的确定 | 第32-34页 |
| ·传统的积分投影方法 | 第32-33页 |
| ·改进的积分投影方法 | 第33-34页 |
| ·眼睛定位算法研究 | 第34-36页 |
| ·仿真结果及分析 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 多人脸检测和定位算法 | 第39-45页 |
| ·区域标记算法 | 第39-40页 |
| ·区域标记算法的改进 | 第40-41页 |
| ·标定区域的归并算法 | 第41-42页 |
| ·人脸判定方法 | 第42-43页 |
| ·仿真结果及分析 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 DSP 图像处理系统的设计与实现 | 第45-62页 |
| ·嵌入式DSP 图像处理系统的设计 | 第45-52页 |
| ·DSP 的优势 | 第45-46页 |
| ·DSP 图像处理系统的硬件结构 | 第46-52页 |
| ·系统的工作方式 | 第52页 |
| ·基于CCS 的图像处理程序 | 第52-57页 |
| ·CCS 开发环境 | 第52-53页 |
| ·DSP 图像处理系统的编程接口 | 第53-54页 |
| ·CCS 开发环境的使用 | 第54-57页 |
| ·人脸检测和定位算法的DSP 实现 | 第57-61页 |
| ·肤色检测算法的DSP 实现 | 第58-59页 |
| ·单人脸检测和定位算法的DSP 实现 | 第59-60页 |
| ·多人脸检测和定位算法的DSP 实现 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-65页 |
| 附录 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 攻读硕士学位期间完成的论文和参加的科研项目 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
