人脸性别识别中的特征筛选与提取
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第8页 |
| 1.2 研究的目的和意义 | 第8-9页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.3.1 研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3.2 人脸库介绍 | 第11-13页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第13-16页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第13-15页 |
| 1.4.2 文章结构 | 第15-16页 |
| 第2章 性别识别预处理 | 第16-23页 |
| 2.1 人脸检测 | 第16-19页 |
| 2.1.1 Harr-like特征 | 第16-18页 |
| 2.1.2 Adaboost分类器 | 第18-19页 |
| 2.2 人脸关键点标记 | 第19-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于人脸子区域的性别识别 | 第23-34页 |
| 3.1 人脸子区域提取 | 第23-25页 |
| 3.1.1 人脸网格化 | 第23-25页 |
| 3.1.2 子区域划分 | 第25页 |
| 3.2 主成分分析 | 第25-27页 |
| 3.2.1 算法原理 | 第25-26页 |
| 3.2.2 基于PCA的性别识别 | 第26-27页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第27-32页 |
| 3.3.1 基于人脸子区域的性别识别 | 第27-29页 |
| 3.3.2 基于人脸几何特征的性别识别 | 第29-30页 |
| 3.3.3 PCA与人脸子区域的融合 | 第30-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-34页 |
| 第4章 基于纹理特征的性别识别 | 第34-43页 |
| 4.1 局部二值模式纹理特征 | 第34-36页 |
| 4.1.1 局部二值模式 | 第34-35页 |
| 4.1.2 均匀局部二值模式 | 第35-36页 |
| 4.2 人脸皮肤粗糙度 | 第36-38页 |
| 4.2.1 粗糙度的原理 | 第36-37页 |
| 4.2.2 粗糙度的改进 | 第37-38页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第38-42页 |
| 4.3.1 基于LBP的实验结果分析 | 第38-40页 |
| 4.3.2 基于人脸粗糙度的性别识别 | 第40-42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 基于弹性束图匹配的性别识别 | 第43-51页 |
| 5.1 弹性束图匹配 | 第43-45页 |
| 5.1.1 算法原理 | 第43-44页 |
| 5.1.2 构造人脸束图模型 | 第44页 |
| 5.1.3 性别识别 | 第44-45页 |
| 5.2 改进的弹性束图匹配算法 | 第45-48页 |
| 5.2.1 算法原理 | 第46-47页 |
| 5.2.2 算法实现步骤 | 第47-48页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第48-50页 |
| 5.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
