复杂背景下人脸检测方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·人脸检测技术概述 | 第8-10页 |
| ·课题的背景与研究意义 | 第8-9页 |
| ·人脸检测现状 | 第9-10页 |
| ·人脸检测问题分类及评价标准 | 第10-11页 |
| ·人脸检测问题的分类 | 第10页 |
| ·人脸检测技术的评价标准 | 第10-11页 |
| ·本文研究内容及介绍 | 第11-12页 |
| 2 人脸检测的理论基础与数字图像处理 | 第12-17页 |
| ·人脸检测主要方法简介 | 第12-13页 |
| ·基于肤色的人脸检测方法 | 第13-14页 |
| ·肤色检测加模板匹配的方法 | 第13页 |
| ·肤色检测加神经网络的方法 | 第13页 |
| ·肤色检测和LBP的方法 | 第13页 |
| ·肤色检测和分形的方法 | 第13-14页 |
| ·数字图像处理 | 第14-16页 |
| ·图像增强 | 第14-15页 |
| ·图像分割 | 第15页 |
| ·形态学滤波 | 第15-16页 |
| ·小结 | 第16-17页 |
| 3 基于肤色模型的人脸检测设计 | 第17-36页 |
| ·色彩空间简介 | 第17-19页 |
| ·RGB色彩空间 | 第17-18页 |
| ·归一化的rgb空间 | 第18页 |
| ·YIQ色彩空间 | 第18页 |
| ·YCbCr色彩空间 | 第18-19页 |
| ·肤色模型 | 第19-25页 |
| ·光照补偿 | 第20-24页 |
| ·高斯模型肤色建模 | 第24-25页 |
| ·肤色分割 | 第25-33页 |
| ·肤色似然度计算 | 第27页 |
| ·肤色分割 | 第27-30页 |
| ·形态学滤波及离散点的去除 | 第30-32页 |
| ·连通区域的查找 | 第32-33页 |
| ·嘴唇区域的检测 | 第33-35页 |
| ·唇色区域检测方法 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 4 基于AdaBoost的人脸检测 | 第36-44页 |
| ·AdaBoost概述 | 第36-39页 |
| ·矩形特征概述 | 第36-38页 |
| ·新增矩形特征 | 第38页 |
| ·分类器概述 | 第38-39页 |
| ·OpenCV及分类器训练 | 第39-43页 |
| ·小结 | 第43-44页 |
| 5 实验结果与分析 | 第44-52页 |
| ·肤色模型人脸检测 | 第45-46页 |
| ·AdaBoost人脸检测 | 第46-47页 |
| ·肤色加AdaBoost人脸检测 | 第47-50页 |
| ·实验结果数据统计与分析 | 第50-52页 |
| 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
