基于肤色的人脸检测和面部特征定位技术研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状及发展趋势 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·目前研究中存在的困难 | 第14页 |
| ·人脸检测技术的主要方法 | 第14-17页 |
| ·基于知识的人脸检测方法 | 第14-15页 |
| ·基于肤色的人脸检测方法 | 第14-15页 |
| ·基于几何特征的人脸检测方法 | 第15页 |
| ·模板匹配方法 | 第15页 |
| ·基于统计的人脸检测方法 | 第15-17页 |
| ·基于特征空间的人脸检测方法 | 第15-16页 |
| ·基于神经网络的人脸检测方法 | 第16页 |
| ·基于支持向量机的人脸检测方法 | 第16-17页 |
| ·人脸检测技术的评价标准 | 第17-20页 |
| ·结果的评价标准 | 第17-18页 |
| ·常用的人脸检测图像库 | 第18-20页 |
| ·本文主要的研究内容和组织结构 | 第20-22页 |
| 第2章 肤色区域的分割 | 第22-39页 |
| ·色彩空间概述 | 第22-26页 |
| ·RGB色彩空间 | 第22页 |
| ·归一化rgb色彩空间 | 第22-23页 |
| ·CMY色彩空间 | 第23页 |
| ·HSI色彩空间 | 第23-24页 |
| ·YUV色彩空间 | 第24页 |
| ·YIQ色彩空间 | 第24-25页 |
| ·YC_bC_r色彩空间 | 第25页 |
| ·几种色彩空间的比较 | 第25-26页 |
| ·肤色建模的常用方法 | 第26-27页 |
| ·阈值法 | 第26页 |
| ·简单高斯模型 | 第26页 |
| ·混合高斯模型 | 第26-27页 |
| ·直方图模型 | 第27页 |
| ·区域级肤色检测 | 第27页 |
| ·图像预处理 | 第27-34页 |
| ·光照补偿的常用方法 | 第27-29页 |
| ·监督颜色恒常性方法 | 第28页 |
| ·Gray World的彩色均衡法 | 第28-29页 |
| ·"White Patch"方法 | 第29页 |
| ·一种新的光照补偿方法 | 第29-34页 |
| ·色彩偏移的判定 | 第29页 |
| ·新的光照补偿算法 | 第29-30页 |
| ·算法的实现过程 | 第30-33页 |
| ·各种算法之间的比较 | 第33-34页 |
| ·肤色分割 | 第34-38页 |
| ·肤色样本的采集 | 第34-35页 |
| ·计算肤色相似度 | 第35-36页 |
| ·最佳阈值的选取 | 第36-38页 |
| ·图像二值化 | 第38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第3章 候选人脸区域的筛选 | 第39-48页 |
| ·图像滤波处理 | 第39-43页 |
| ·噪声 | 第39页 |
| ·中值滤波 | 第39-40页 |
| ·Wiener滤波 | 第40页 |
| ·基于数学形态学的滤波 | 第40-42页 |
| ·膨胀和腐蚀 | 第41-42页 |
| ·开运算和闭运算 | 第42页 |
| ·实验结果 | 第42-43页 |
| ·肤色区域的标记 | 第43-44页 |
| ·候选人脸区域的筛选 | 第44-47页 |
| ·基于人脸区域面积的筛选 | 第44-45页 |
| ·基于人脸区域长宽比的筛选 | 第45页 |
| ·基于欧拉数的筛选 | 第45-46页 |
| ·对初始矩形序列的归并处理 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 面部特征检测算法的研究 | 第48-66页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·嘴巴的检测与定位 | 第48-55页 |
| ·常用的嘴巴检测算法 | 第48-50页 |
| ·嘴巴颜色模型的建立 | 第50-52页 |
| ·嘴巴区域的检测 | 第52页 |
| ·候选嘴巴区域的标定 | 第52-53页 |
| ·算法的实现过程 | 第53-55页 |
| ·眼睛的检测与定位 | 第55-61页 |
| ·常用的眼睛检测算法 | 第56-59页 |
| ·眼睛搜索区域的确定 | 第59-60页 |
| ·候选眼睛区域的标定 | 第60-61页 |
| ·眼睛、嘴巴区域的精确定位 | 第61-63页 |
| ·面部特征的结构关系 | 第61-62页 |
| ·眼睛、嘴巴区域的精确定位 | 第62-63页 |
| ·人脸区域的再标定 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 第5章 系统实现与数据分析 | 第66-71页 |
| ·系统概述 | 第66-67页 |
| ·系统实现原则 | 第67-68页 |
| ·系统的实现 | 第68-69页 |
| ·开发环境 | 第68页 |
| ·测试图像库的构成 | 第68页 |
| ·软件实现 | 第68-69页 |
| ·数据统计分析 | 第69-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第6章 总结和展望 | 第71-73页 |
| ·本文的主要创新点 | 第71页 |
| ·对下一步工作的展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 硕士期间发表论文 | 第78页 |
