面向人机交互的人脸识别方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-20页 |
| 1．1 课题的背景与研究意义 | 第8-9页 |
| 1．2 机器人与人机交互概述 | 第9-13页 |
| 1．2．1 机器人概述 | 第9-11页 |
| 1．2．1 人机交互概述 | 第11-13页 |
| 1．3 SmartROB-2嵌入式移动机器人平台 | 第13-14页 |
| 1．4 人脸识别概述 | 第14-19页 |
| 1．4．1 人脸识别的研究范围 | 第15页 |
| 1．4．2 人脸识别的应用领域 | 第15-16页 |
| 1．4．3 人脸识别的技术发展 | 第16-19页 |
| 1．5 本文的主要工作 | 第19-20页 |
| 2 人脸定位 | 第20-31页 |
| 2．1 肤色识别 | 第20-26页 |
| 2．1．1 人脸的肤色模型 | 第21-24页 |
| 2．1．2 肤色识别实际应用 | 第24-26页 |
| 2．2 图像差分 | 第26-27页 |
| 2．3 人脸椭圆近似 | 第27-31页 |
| 2．3．1 矩不变量 | 第27-28页 |
| 2．3．2 人脸形状分析 | 第28-31页 |
| 3 人脸特征检测及跟踪方法 | 第31-46页 |
| 3．1 人脸特征检测 | 第31-41页 |
| 3．1．1 人脸生物学特性 | 第32-34页 |
| 3．1．2 Robinson方向梯度 | 第34-35页 |
| 3．1．3 积分投影及分析 | 第35-39页 |
| 3．1．4 梯度方向双边对称性 | 第39-41页 |
| 3．2 人脸特征跟踪 | 第41-46页 |
| 3．2．1 卡尔曼滤波 | 第42-44页 |
| 3．2．2 卡尔曼滤波在特征跟踪上的应用 | 第44-46页 |
| 4 实验结果 | 第46-56页 |
| 4．1 旋转人脸中心跟踪 | 第46-49页 |
| 4．2 简单人脸姿态跟踪 | 第49-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 大连理工大学学位论文版权使用授权书 | 第62页 |
