基于HOG-PCA和DPM的人脸检测方法的研究和实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-14页 |
| 1.1.1 生物识别技术发展和应用 | 第9-11页 |
| 1.1.2 人脸识别技术的发展 | 第11-13页 |
| 1.1.3 人脸检测技术的应用 | 第13-14页 |
| 1.2 人脸检测国内外发展现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第15-16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 人脸检测方法综述 | 第17-24页 |
| 2.1 人脸检测算法的评价指标 | 第17页 |
| 2.2 人脸检测主要方法 | 第17-24页 |
| 2.2.1 基于知识系统的自上而下方法 | 第18-19页 |
| 2.2.2 自底向上的基于特征的方法 | 第19-20页 |
| 2.2.3 基于模板匹配的方法 | 第20页 |
| 2.2.4 基于表象特征的方法 | 第20-22页 |
| 2.2.5 混合模型 | 第22-24页 |
| 第三章 人脸检测关键方法研究 | 第24-39页 |
| 3.1 人脸特征提取 | 第25-29页 |
| 3.1.1 HOG特征提取 | 第25-28页 |
| 3.1.2 特征金字塔的构建 | 第28-29页 |
| 3.2 人脸特征的主成分降维 | 第29-32页 |
| 3.2.1 主成分分析算法的原理 | 第29-31页 |
| 3.2.2 PCA对人脸HOG特征的降维 | 第31-32页 |
| 3.3 DPM模型构建 | 第32-35页 |
| 3.3.1 DPM检测模型 | 第32-33页 |
| 3.3.2 基于DPM的人脸检测 | 第33-35页 |
| 3.4 Structured SVM模型训练 | 第35-39页 |
| 3.4.1 SVM介绍 | 第35-36页 |
| 3.4.2 Structured SVM | 第36-39页 |
| 第四章 基于HOG-PCA和DPM的人脸检测算法 | 第39-51页 |
| 4.1 人脸HOG-PCA特征表示 | 第40-43页 |
| 4.2 人脸DPM模型构建 | 第43-48页 |
| 4.3 人脸检测模型训练 | 第48-51页 |
| 第五章 程序实现与结果分析 | 第51-60页 |
| 5.1 OpenCV计算机视觉库介绍 | 第51-53页 |
| 5.2 LibSVM函数库介绍 | 第53页 |
| 5.3 检测算法各模块实现 | 第53-54页 |
| 5.4 结果分析 | 第54-60页 |
| 5.4.1 训练数据集介绍 | 第54-55页 |
| 5.4.2 模型训练 | 第55-56页 |
| 5.4.3 检测示例 | 第56-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-63页 |
| 6.1 工作总结 | 第60-61页 |
| 6.2 研究展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第66页 |
