脉冲耦合神经网络在人脸模式分析中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·脉冲耦合神经网络的概述 | 第9-10页 |
| ·脉冲耦合神经网络的研究现状 | 第10-11页 |
| ·选题的意义 | 第11-12页 |
| ·本文的主要工作和创新点 | 第12-14页 |
| 第二章 脉冲耦合神经网络的基本理论 | 第14-24页 |
| ·PCNN的原理 | 第14-18页 |
| ·PCNN的基本模型 | 第14-16页 |
| ·PCNN的性能参数 | 第16页 |
| ·PCNN的特性分析 | 第16-18页 |
| ·PCNN的改进模型 | 第18-19页 |
| ·PCNN的简化模型 | 第19-20页 |
| ·PCNN的优势分析 | 第20-21页 |
| ·PCNN在图像处理中的应用 | 第21-23页 |
| ·PCNN的图像处理原理 | 第21-22页 |
| ·图像分割 | 第22-23页 |
| ·图像去噪 | 第23页 |
| ·目标识别 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 脉冲耦合神经网络与肤色模型的目标人脸检测 | 第24-38页 |
| ·背景介绍 | 第24-25页 |
| ·脉冲耦合神经网络与肤色模型的目标人脸检测 | 第25-34页 |
| ·彩色图像预处理 | 第25-27页 |
| ·肤色提取 | 第27-29页 |
| ·形态学滤波 | 第29-31页 |
| ·人脸区域分割 | 第31-32页 |
| ·PCNN人脸特征提取 | 第32-33页 |
| ·目标人脸判定 | 第33-34页 |
| ·计算机仿真结果及分析 | 第34-36页 |
| ·结论 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于脉冲耦合神经网络的人脸表情识别 | 第38-52页 |
| ·背景介绍 | 第38-39页 |
| ·基于脉冲耦合神经网络的人脸表情识别 | 第39-45页 |
| ·人脸图像预处理 | 第39-40页 |
| ·PCNN的身份识别 | 第40-41页 |
| ·表情的定义 | 第41-42页 |
| ·PCNN的人脸表情特征提取 | 第42-44页 |
| ·表情分类准则 | 第44-45页 |
| ·计算机仿真结果及分析 | 第45-50页 |
| ·结论 | 第50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 结束语 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目及完成的论文 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
