基于自动标记特征点的快速人脸识别算法
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-19页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第7-8页 |
| ·研究的背景 | 第7页 |
| ·研究的意义 | 第7-8页 |
| ·人脸识别研究历史与国内发展现状 | 第8-12页 |
| ·人脸识别研究历史 | 第8-10页 |
| ·国内人脸识别研究现状 | 第10-12页 |
| ·人脸识别研究的主要内容 | 第12-14页 |
| ·人脸识别研究的难点 | 第14页 |
| ·人脸作为生物识别方法的优势和不足 | 第14-16页 |
| ·人脸识别的技术优势 | 第15-16页 |
| ·人脸识别的弱点 | 第16页 |
| ·本文主要工作 | 第16-17页 |
| ·论文的组织结构 | 第17-19页 |
| 第二章 人脸识别方法综述 | 第19-31页 |
| ·静态图像的人脸识别方法 | 第19-25页 |
| ·基于几何特征的人脸识别方法 | 第19-20页 |
| ·基于模板匹配的人脸识别方法 | 第20-21页 |
| ·基于PCA分析的人脸识别方法 | 第21-22页 |
| ·SVM支持向量机法 | 第22-23页 |
| ·隐马尔可夫模型 | 第23页 |
| ·基于神经网络的方法 | 第23-24页 |
| ·弹性图匹配的方法 | 第24-25页 |
| ·视频序列中人脸识别方法 | 第25-27页 |
| ·三维人脸识别方法 | 第27-28页 |
| ·小结 | 第28-31页 |
| 第三章 人脸图像的预处理 | 第31-37页 |
| ·人脸图像的预处理 | 第31-33页 |
| ·基于仿射变换的几何矫正 | 第31-32页 |
| ·灰度分布正规化 | 第32-33页 |
| ·人脸识别系统的评价 | 第33-35页 |
| ·人脸识别系统的要求 | 第34-35页 |
| ·评价人脸系统的标准 | 第35页 |
| ·小结 | 第35-37页 |
| 第四章 人脸面部特征点的定位 | 第37-53页 |
| ·人脸面部区域的定位 | 第37-44页 |
| ·图像分割技术 | 第37-39页 |
| ·阈值分割 | 第39-42页 |
| ·自适应阈值选取 | 第42-43页 |
| ·人脸的面部定位 | 第43-44页 |
| ·眼睛特征点的定位 | 第44-50页 |
| ·眼睛窗口的定位 | 第44-45页 |
| ·瞳孔定位 | 第45-50页 |
| ·鼻子,嘴巴特征点的准确定位 | 第50-51页 |
| ·眼睛,鼻子,嘴巴之间的距离关系 | 第50页 |
| ·鼻子特征点的定位 | 第50页 |
| ·嘴巴特征点的定位 | 第50-51页 |
| ·几何特征的定义 | 第51-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 第五章 人脸识别系统 | 第53-57页 |
| ·人脸识别系统简介 | 第53-55页 |
| ·仿真实验与结果 | 第55-56页 |
| ·ORL人脸图像库 | 第55页 |
| ·仿真实验与结果 | 第55-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·总结 | 第57页 |
| ·展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 在读期间的研究成果 | 第67页 |
