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面部边缘的提取与眼角的检测

致谢第1-4页
摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
论文目录第8-11页
第一章:序言第11-13页
第二章:身份认证及面部识别技术概述第13-25页
   ·:面部识别技术的历史概述及其具体应用第13-14页
   ·:面部识别技术的先验知识和限制条件第14-16页
   ·:面部识别技术的主要问题和方法分类第16-18页
   ·:具体的面部识别技术概述第18-25页
第三章:图象虑波及边缘特征的提取定位第25-39页
 3.1:图象虑波技术概述第25-29页
  3.1.1:线性虑波技术概述第26-28页
  3.1.2:非线性虑波技术概述第28-29页
 3.2:边缘的概念及几个简单的边缘检测算子第29-34页
  3.2.1:基本概念第29-30页
  3.2.2:边缘检测的理论描述第30-31页
  3.2.3:几种常用的边缘检测算子第31-34页
 3.3:D.Marr的方法及其评价第34-35页
 3.4:基于数学形态学的边缘检测算子第35-37页
 3.5:基于中值虑波器的快速图象增强与边缘提取算法第37-39页
第四章:面部边缘的初始化定位和眼睛图象的获取第39-49页
 4.1:图象的预处理第39-40页
 4.2:基本概念和一些数据表示第40-41页
 4.3:面部上、下边缘初始化定位的具体算法及其实现第41-45页
  4.3.1:面部上、下边缘的定位算法第41-43页
  4.3.2:关于面部上、下边缘的定位算法实现时的几点说明第43-45页
 4.4:计算面颊、鼻的轴线和眼睛的范围第45-49页
  4.4.1:计算瞳孔的轴线位置第45-46页
  4.4.2:面颊边缘的定位第46-48页
  4.4.3:鼻所在轴线的定位第48-49页
第五章:面部轮廓线的提取与定位第49-67页
 5.1:用变分法求条件极值的几个必要条件第49-50页
 5.2:“活动轮廓线”模型以及求最小值的变分法概述第50-55页
  5.2.1:求解能量函数最小值的变分法第51-53页
  5.2.2:Kass等人提出的方法的优、缺点讨论第53-55页
 5.3:求解“活动轮廓线”模型的动态规划算法概述第55-59页
  5.3.1:动态规划算法简介第55-56页
  5.3.2:求解能量函数最小值问题的动态规划算法概述第56-58页
  5.3.3:求能量函数最小值的动态规划算法的优、缺点讨论第58-59页
 5.4:求解“活动轮廓线”模型的贪心算法第59-67页
  5.4.2:约束条件的讨论第60-64页
  5.4.2:贪心算法第64-67页
第六章:眼角的检测第67-77页
 6.1:角点的表示及代价最小函数第67-71页
 6.2:使用模拟退火算法计算代价函数的极小值第71-75页
  6.2.1:模拟退火算法第71-73页
  6.2.2:初始状态集的选取第73页
  6.2.3:由初始状态集产生候选状态的方法第73-74页
  6.2.4:温度表的设计第74-75页
 6.3:眼角的计算第75-77页
第七章:实验结果第77-88页
 7.1:面部参数的初始化实验第77-83页
 7.2:面部边缘的求精实验第83-86页
 7.3:眼角检测实验第86-88页
第八章:总结与展望第88-91页
参考文献第91-97页
作者简介第97页

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