复杂静态彩色背景下人耳检测研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-19页 |
| ·研究背景 | 第10-12页 |
| ·静态图像人耳检测技术研究现状 | 第12-17页 |
| ·简单背景下的静态图像人耳检测研究 | 第12-15页 |
| ·复杂背景下的静态图像人耳检测研究 | 第15-17页 |
| ·复杂背景下的人耳检测所面临的难题 | 第17页 |
| ·本文工作 | 第17-19页 |
| 2 肤色检测 | 第19-32页 |
| ·颜色空间及其特性 | 第19-24页 |
| ·RGB 颜色模型 | 第19-20页 |
| ·RGB 的线性转换空间 | 第20-21页 |
| ·RGB 的非线性转换空间 | 第21-23页 |
| ·颜色空间选取 | 第23-24页 |
| ·肤色模型选取 | 第24-26页 |
| ·区域模型 | 第25页 |
| ·简单高斯模型 | 第25页 |
| ·混合高斯模型 | 第25-26页 |
| ·直方图模型 | 第26页 |
| ·肤色模型建立 | 第26-28页 |
| ·肤色分割 | 第28-30页 |
| ·肤色似然度转换 | 第29页 |
| ·阈值分割 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 3 肤色区域筛选 | 第32-41页 |
| ·二值图像的形态学滤波 | 第32-35页 |
| ·腐蚀 | 第32-33页 |
| ·膨胀 | 第33-34页 |
| ·开运算和闭运算 | 第34页 |
| ·重构 | 第34-35页 |
| ·连通区域标号 | 第35-36页 |
| ·肤色区域形态学处理结果 | 第36-38页 |
| ·基于侧脸统计特征的区域优化 | 第38-40页 |
| ·肤色区域矩特征计算 | 第38-39页 |
| ·侧脸先验特征统计 | 第39页 |
| ·区域优化结果 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 4 图像边缘检测 | 第41-56页 |
| ·图像边缘检测的基本原理 | 第41-42页 |
| ·传统边缘检测算子及其应用 | 第42-46页 |
| ·几种常用的边缘检测算子 | 第42-45页 |
| ·传统边缘检测算子在图像边缘检测中的应用 | 第45-46页 |
| ·小波变换在图像边缘检测中的应用 | 第46-47页 |
| ·基于小波模极大值的图像边缘检测 | 第47-52页 |
| ·小波模极大值算法的原理 | 第47-48页 |
| ·快速多尺度边界检测 | 第48-49页 |
| ·图像边缘检测过程 | 第49-52页 |
| ·人耳区域检测 | 第52-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 5 人耳检测系统实现及结果分析 | 第56-65页 |
| ·系统结构模块及流程 | 第56-57页 |
| ·系统模块简介 | 第56-57页 |
| ·系统的算法流程 | 第57页 |
| ·结果及分析 | 第57-64页 |
| ·检测算法评价指标 | 第57-58页 |
| ·人耳检测图像库 | 第58-59页 |
| ·检测结果分析 | 第59-61页 |
| ·部分实验结果展示 | 第61-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 6 总结与展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 附录 | 第71-73页 |
