基于颜色和模板匹配的人脸检测研究与实现
| 中文摘要 | 第1页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-12页 |
| ·选题背景及意义 | 第8页 |
| ·选题的国内外动向 | 第8-9页 |
| ·研究课题的提出 | 第9-11页 |
| ·本文的研究内容 | 第11-12页 |
| 第二章人脸检测技术研究现状概述 | 第12-21页 |
| ·人脸检测问题的分类 | 第12-13页 |
| ·人脸模式的特征提取 | 第13-14页 |
| ·肤色特征 | 第13页 |
| ·灰度特征 | 第13-14页 |
| ·人脸检测的主要方法 | 第14-20页 |
| ·基于知识的人脸检测方法 | 第14-16页 |
| ·基于特征的人脸检测方法 | 第16-17页 |
| ·基于模板匹配的人脸检测方法 | 第17-18页 |
| ·基于图像块的人脸检测方法 | 第18-20页 |
| ·小结 | 第20-21页 |
| 第三章 色彩空间与色彩空间的聚类 | 第21-29页 |
| ·RGB 色彩空间 | 第21-22页 |
| ·HSI 色彩空间 | 第22-23页 |
| ·HSV 色彩空间 | 第23-24页 |
| ·YIQ 色彩空间 | 第24-25页 |
| ·YCbCr 色彩空间 | 第25-26页 |
| ·YUV 色彩空间 | 第26-27页 |
| ·YES 色彩空间 | 第27页 |
| ·CMY 色彩空间 | 第27页 |
| ·小结 | 第27-29页 |
| 第四章 基于颜色和模板匹配的人脸检测系统 | 第29-49页 |
| ·系统概述 | 第29-30页 |
| ·系统简介 | 第30页 |
| ·系统功能 | 第30页 |
| ·系统硬件环境 | 第30页 |
| ·系统用到的关键技术 | 第30页 |
| ·系统的软件流程及框架 | 第30-31页 |
| ·系统中基于肤色模型的算法分析 | 第31-41页 |
| ·光线补偿 | 第31-33页 |
| ·肤色模型的建立 | 第33-36页 |
| ·人脸区域的检测 | 第36-38页 |
| ·二值化 | 第38-39页 |
| ·膨胀与腐蚀 | 第39-40页 |
| ·去除假区域 | 第40-41页 |
| ·人脸区域定位 | 第41页 |
| ·双眼和嘴巴的定位 | 第41-45页 |
| ·双眼和嘴巴的定位概述 | 第41-42页 |
| ·主分量分析(PCA)的模板匹配算法 | 第42-43页 |
| ·双眼和嘴巴的轮廓提取 | 第43-44页 |
| ·眼睛及嘴巴的标定 | 第44-45页 |
| ·实验结果及分析 | 第45-49页 |
| ·实验结果 | 第45-48页 |
| ·实验结果分析 | 第48-49页 |
| 第五章 总结与展望 | 第49-52页 |
| ·本文的主要工作及结论 | 第49页 |
| ·进一步的研究方向 | 第49-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 附 录 | 第56-57页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第57页 |
