一种人脸、眼镜和人脸姿态的高性能检测算法
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-29页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-27页 |
| ·人脸检测 | 第11-19页 |
| ·眼镜检测 | 第19-21页 |
| ·人脸姿态估计 | 第21-27页 |
| ·研究内容 | 第27-28页 |
| ·组织结构 | 第28-29页 |
| 第2章 人脸检测算法 | 第29-48页 |
| ·人脸与背景分割法 | 第30-34页 |
| ·灰度值和梯度值散射图 | 第30-31页 |
| ·基于GGM人脸图像分割 | 第31-34页 |
| ·人脸检测 | 第34-40页 |
| ·Haar特征 | 第34-35页 |
| ·积分图 | 第35-36页 |
| ·AdaBoost算法 | 第36-37页 |
| ·级联分类器 | 第37-38页 |
| ·人脸检测及归一化 | 第38-40页 |
| ·人脸精确定位 | 第40-48页 |
| ·人脸区域预处理 | 第40-42页 |
| ·眼睛轮廓线抽出 | 第42-48页 |
| 第3章 眼镜检测算法 | 第48-58页 |
| ·矩形形态滤波器 | 第48-54页 |
| ·矩形形态滤波器的原理 | 第48-50页 |
| ·RFF的形态结构元素的定义 | 第50-51页 |
| ·RFF的滤波运算 | 第51-52页 |
| ·RFF的滤波特性 | 第52-54页 |
| ·眼镜检测 | 第54-58页 |
| 第4章 人脸姿态估计算法 | 第58-67页 |
| ·摄像机模型 | 第58-60页 |
| ·摄像头等效焦距测量 | 第60-61页 |
| ·基于三边距离的人脸姿态估算算法 | 第61-67页 |
| 第5章 实验与评估 | 第67-85页 |
| ·图像库的构建 | 第67-69页 |
| ·人脸与背景分割实验 | 第69-71页 |
| ·人脸精确定位实验 | 第71-74页 |
| ·对有瞳孔亮斑图像的比较实验 | 第71-73页 |
| ·对没有瞳孔亮斑图像的比较实验 | 第73-74页 |
| ·实验分析 | 第74页 |
| ·眼镜检测实验 | 第74-80页 |
| ·基于序位滤波模式的眼镜检测实验 | 第75-77页 |
| ·基于序位均值滤波模式的眼镜检测实验 | 第77-79页 |
| ·实验分析 | 第79-80页 |
| ·人脸姿态估计实验 | 第80-85页 |
| ·误差评估 | 第80-82页 |
| ·实验分析 | 第82-85页 |
| 第6章 总结与展望 | 第85-86页 |
| ·总结 | 第85页 |
| ·展望 | 第85-86页 |
| 附录 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-92页 |
| 致谢 | 第92页 |
