人脸识别的研究及眼睛定位算法
| 第一章 绪论 | 第1-16页 |
| ·概述 | 第9-10页 |
| ·人脸识别研究领域中的国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·人脸识别的研究范围 | 第10-11页 |
| ·人脸识别的理论研究 | 第11-12页 |
| ·人脸识别中一些典型的方法及其效果分析 | 第12-15页 |
| ·基于几何特征的正面人脸自动识别方法 | 第12-13页 |
| ·基于代数特征的正面人脸自动识别方法 | 第13-14页 |
| ·基于连接机制的正面人脸自动识别方法 | 第14页 |
| ·其它方法 | 第14-15页 |
| ·本文的主要内容 | 第15-16页 |
| 第二章 预处理 | 第16-21页 |
| ·概述 | 第16页 |
| ·灰度预处理 | 第16-17页 |
| ·角度预处理 | 第17-18页 |
| ·大小尺度预处理 | 第18-19页 |
| ·其它处理 | 第19-21页 |
| 第三章 特征提取与人脸识别 | 第21-35页 |
| ·概述 | 第21页 |
| ·基于几何特征的人脸识别方法 | 第21-23页 |
| ·基于代数特征的人脸识别方法 | 第23-28页 |
| ·主元分析法 | 第24-26页 |
| ·独立元分析法 | 第26-28页 |
| ·人脸识别中的主元分析和独立元分析法 | 第28页 |
| ·基于神经网络的人脸识别方法 | 第28-34页 |
| ·神经网络模式识别的特点 | 第29-30页 |
| ·神经网络应用于人脸识别 | 第30-32页 |
| ·基于仿生模式识别的人脸识别系统 | 第32-34页 |
| ·其它的人脸识别方法 | 第34-35页 |
| 第四章 特征提取中眼睛定位算法的研究 | 第35-44页 |
| ·眼睛定位在特征提取中的重要性 | 第35页 |
| ·霍夫变换法 | 第35-36页 |
| ·变形模板法 | 第36-38页 |
| ·边缘特征分析法 | 第38-40页 |
| ·对称变换法 | 第40-42页 |
| ·一种新的眼睛定位算法 | 第42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第五章 一种新的目艮睛定位算法 | 第44-67页 |
| ·概述 | 第44页 |
| ·准备工作 | 第44-50页 |
| ·BMP文件格式简介 | 第45-47页 |
| ·彩色图像灰度化 | 第47-48页 |
| ·几个定义 | 第48-50页 |
| ·基于局部搜索的眼睛定位 | 第50-57页 |
| ·实验数据 | 第50-51页 |
| ·灰度预处理 | 第51页 |
| ·眼睛搜索区域的确定 | 第51-52页 |
| ·眼睛的检测 | 第52-54页 |
| ·眼睛的定位 | 第54-57页 |
| ·实验结果和小结 | 第57页 |
| ·改进后的算法 | 第57-67页 |
| ·寻找复杂度最大的小块 | 第58-59页 |
| ·小块的合并 | 第59-62页 |
| ·小块的居中 | 第62-63页 |
| ·眼睛的定位 | 第63-64页 |
| ·人脸转正 | 第64-66页 |
| ·实验结果 | 第66-67页 |
| 第六章 结束与展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 发表论文清单 | 第73页 |
