| 第一章 绪论 | 第1-17页 |
| ·研究背景与意义 | 第8-10页 |
| ·计算机视觉和模式识别基本概念及其应用 | 第10-13页 |
| ·计算机视觉 | 第10-12页 |
| ·模式识别理论 | 第12-13页 |
| ·人脸检测与标定技术的发展历史以及国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·人脸检测与标定技术的发展历史 | 第13-14页 |
| ·人脸检测与标定技术的国内外研究现状 | 第14-15页 |
| ·本文主要研究内容 | 第15-16页 |
| ·本文章节安排 | 第16-17页 |
| 第二章 人脸检测与标定方法概述和原理 | 第17-26页 |
| ·人脸检测与标定的几种典型方法 | 第17-22页 |
| ·几何特征方法 | 第17-18页 |
| ·特征脸方法 | 第18-19页 |
| ·模板匹配的方法 | 第19页 |
| ·图匹配的方法 | 第19页 |
| ·神经网络方法 | 第19-20页 |
| ·综合的方法 | 第20-22页 |
| ·人脸检测与标定的几种典型算法 | 第22-24页 |
| ·模板匹配算法 | 第22页 |
| ·主分量分析算法 | 第22-23页 |
| ·人工神经网络算法 | 第23页 |
| ·镶嵌图算法 | 第23页 |
| ·肤色信息算法 | 第23-24页 |
| ·人脸检测与标定技术的原理 | 第24-25页 |
| ·本文采用方法 | 第25-26页 |
| 第三章 肤色模型简述 | 第26-34页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·肤色在颜色空间上的聚类特性 | 第26-28页 |
| ·本文使用的肤色模型 | 第28-33页 |
| ·光线补偿(Lighting Compensation)处理 | 第28-29页 |
| ·非线性分段色彩变换 | 第29-33页 |
| ·对于这种肤色模型的实验验证和分析 | 第33-34页 |
| 第四章 肤色区域分割 | 第34-41页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·本论文中使用的人脸区域分割算法 | 第34-40页 |
| ·人脸区域分割算法框架描述 | 第35-36页 |
| ·去噪声处理 | 第36页 |
| ·提取边界获取初始的一系列矩形 | 第36-39页 |
| ·将初始的矩形序列进行归并处理 | 第39-40页 |
| ·对于这种人脸区域分割算法有效性的实验验证 | 第40-41页 |
| 第五章 人脸的特征表达和特征特性 | 第41-53页 |
| ·人脸的生物特征表达 | 第41-43页 |
| ·人脸结构的普遍规则--三停五眼规则 | 第41-42页 |
| ·脸形 | 第42页 |
| ·人脸语义规则 | 第42-43页 |
| ·人脸器官特征和特征特性发 | 第43-45页 |
| ·特征点选取 | 第43页 |
| ·人脸器官几何特征的模板定义 | 第43-45页 |
| ·人脸器官在彩色图像空间中的投影特性 | 第45-49页 |
| ·被检测的人脸区域的投影特性 | 第45-47页 |
| ·各器官单独的投影特性 | 第47-49页 |
| ·人脸区域在彩色图像空间中的确认标准 | 第49-53页 |
| 第六章 人脸检测与特征标定系统软件 | 第53-62页 |
| ·系统功能设计 | 第53-54页 |
| ·系统流程 | 第54页 |
| ·系统实现 | 第54-62页 |
| ·人脸区域的检测 | 第55-56页 |
| ·眼睛的标定 | 第56页 |
| ·鼻子的确定 | 第56-57页 |
| ·嘴的确定 | 第57-62页 |
| 第七章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·本文工作总结 | 第62页 |
| ·未来研究工作展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67页 |