基于脸部图像特征分析的性别识别研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景和意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-12页 |
| ·人脸检测研究现状 | 第10-11页 |
| ·特征提取研究现状 | 第11-12页 |
| ·性别分类研究现状 | 第12页 |
| ·本文的主要创新点和论文结构 | 第12-15页 |
| 第二章 基于人脸检测性别识别的主要内容与方法 | 第15-31页 |
| ·性别识别中人脸检测方法 | 第15-25页 |
| ·基于Adaboost 学习算法的人脸检测 | 第16-22页 |
| ·基于PCA 算法的人脸检测 | 第22-25页 |
| ·性别识别中特征提取方法 | 第25-26页 |
| ·性别识别方法 | 第26-31页 |
| ·支持向量机 | 第27-28页 |
| ·人工神经网络的方法 | 第28-31页 |
| 第三章 人脸性别特征提取与分析 | 第31-49页 |
| ·图像分割 | 第31-35页 |
| ·并行边界分割 | 第32-34页 |
| ·串行边界分割 | 第34-35页 |
| ·眼睛的检测定位与提取 | 第35-39页 |
| ·头发特征检测与提取 | 第39-42页 |
| ·头发检测 | 第39-40页 |
| ·头发特征提取 | 第40-42页 |
| ·脸部其他特征的定位与提取 | 第42-45页 |
| ·鼻子的定位 | 第42页 |
| ·眉毛特征的定位与提取 | 第42-43页 |
| ·嘴的定位与提取 | 第43-44页 |
| ·胡须特征的检测和提取 | 第44-45页 |
| ·特征分析 | 第45-49页 |
| ·胡须特征分析 | 第45-46页 |
| ·头发特征分析 | 第46页 |
| ·眉毛特征分析 | 第46-47页 |
| ·脸部其他特征分析 | 第47-49页 |
| 第四章 性别分类设计与实现 | 第49-63页 |
| ·性别分类设计 | 第49-54页 |
| ·BP 神经网络 | 第49-50页 |
| ·应用BP 神经网络进行性别分类设计 | 第50-54页 |
| ·性别分类的实现 | 第54-59页 |
| ·性别分类实现步骤和流程 | 第54-55页 |
| ·性别分类实现过程 | 第55-59页 |
| ·实验结果分析 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 第五章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·本文总结 | 第63-64页 |
| ·课题展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和科技成果 | 第70页 |
