人脸检测与识别算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·研究现状 | 第10-13页 |
| ·人脸识别的主要困难 | 第13-14页 |
| ·本文的研究内容和组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 人脸识别的关键技术 | 第16-26页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·人脸检测技术 | 第16-18页 |
| ·特征提取技术 | 第18-20页 |
| ·人脸特征分类识别技术 | 第20-22页 |
| ·仿生模式识别的覆盖理论与实现方式 | 第22-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于肤色模型的人脸检测算法 | 第26-38页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·人脸图像预处理 | 第26-29页 |
| ·肤色模型的创建 | 第29-31页 |
| ·贝叶斯准则对肤色模型的二次判决 | 第31页 |
| ·皮肤区域的分割 | 第31-33页 |
| ·人脸的精确定位 | 第33-36页 |
| ·基于肤色模型的人脸检测算法流程 | 第36页 |
| ·实验结果及分析 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于仿生模式识别的人脸识别算法 | 第38-49页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·人脸特征提取 | 第38-42页 |
| ·离散余弦变换 | 第38-40页 |
| ·线性判别分析 | 第40-42页 |
| ·用 DCT 与 LDA 提取训练样本的特征 | 第42页 |
| ·人脸图像在高维空间中的形态分析 | 第42-43页 |
| ·高维特征空间覆盖识别 | 第43-44页 |
| ·基于仿生模式识别方法的人脸识别算法流程 | 第44-45页 |
| ·实验结果分析 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 总结与展望 | 第49-51页 |
| ·总结 | 第49页 |
| ·展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 附录 A 攻读学位期间发表的学术论文及参与的项目 | 第57-58页 |
| 摘要 | 第58-62页 |
| ABSTRACT | 第62-66页 |
