基于脉冲耦合神经网络的人脸检测研究

摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第1章 绪论	第10-17页
·脉冲耦合神经网络的发展与研究现状	第10-13页
·人脸检测技术	第13-16页
·人脸检测的研究背景与意义	第13-14页
·人脸检测的主要性能指标	第14-15页
·人脸检测方法综述	第15-16页
·论文的主要工作和内容安排	第16-17页
第2章 改进脉冲耦合神经网络模型	第17-32页
·MPCNN模型	第17-24页
·标准PCNN模型	第17-20页
·MPCNN模型	第20-21页
·MPCNN的工作原理	第21-22页
·MPCNN的基本特征	第22-24页
·基于MPCNN的灰度图像的分割	第24-28页
·基于MPCNN的图像自动分割原理	第26-28页
·基于MPCNN的灰度图像的分割算法	第28页
·实验结果及分析	第28-31页
·本章小结	第31-32页
第3章 基于MPCNN的灰度人脸检测	第32-41页
·基于MPCNN和最大熵的人脸检测算法	第32-34页
·基于最大熵的MPCNN模型参数选取的研究	第34-38页
·最小均方误差准则	第34-35页
·链接强度β的选择	第35-37页
·阈值θ_(ij)的初值的选择	第37-38页
·实验结果及分析	第38-40页
·本章小结	第40-41页
第4章 基于MPCNN与肤色相结合的人脸检测	第41-59页
·基于肤色的人脸检测算法	第41-49页
·基于肤色的人脸检测算法分类	第46-48页
·肤色分割算法	第48-49页
·基于MPCNN与肤色相结合的人脸检测	第49-53页
·基于MPCNN和肤色相结合的人脸检测算法	第49-50页
·人脸定位	第50-53页
·实验结果及分析	第53-57页
·本章小结	第57-59页
结论	第59-61页
参考文献	第61-66页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果	第66-67页
致谢	第67页