瞳孔精确定位方法的研究
| 内容提要 | 第1-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-18页 |
| ·典型生物识别技术 | 第7-10页 |
| ·选题的目的和意义 | 第10-12页 |
| ·国内外研究历史及现状 | 第12-13页 |
| ·国内研究现状 | 第12-13页 |
| ·国外研究现状 | 第13页 |
| ·基础理论 | 第13-17页 |
| ·计算机视觉 | 第13-15页 |
| ·模式识别 | 第15-16页 |
| ·图像处理 | 第16-17页 |
| ·本文的主要内容 | 第17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 人脸图像的预处理 | 第18-23页 |
| ·灰度预处理 | 第18-20页 |
| ·角度预处理 | 第20-22页 |
| ·模板匹配法 | 第21页 |
| ·灰度统计法 | 第21-22页 |
| ·尺度归一化 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 瞳孔定位方法概述 | 第23-32页 |
| ·霍夫变换法 | 第24页 |
| ·变形模板法 | 第24-27页 |
| ·边缘特征分析法 | 第27页 |
| ·面部几何模型法 | 第27-30页 |
| ·对称变换法 | 第30-31页 |
| ·一种新的瞳孔定位方法 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 一种新的瞳孔定位方法 | 第32-58页 |
| ·小波变换 | 第33-39页 |
| ·小波变换的定义 | 第33-34页 |
| ·小波变换 | 第34-35页 |
| ·小波变换的实现 | 第35-37页 |
| ·基于小波变换的图像滤波处理 | 第37-38页 |
| ·对称小波水平高通滤波器 | 第38-39页 |
| ·有效区域选取 | 第39-45页 |
| ·图像的平滑处理 | 第39-41页 |
| ·图像二值化及形态学膨胀 | 第41-45页 |
| ·对称变换 | 第45-50页 |
| ·梯度变换 | 第46-47页 |
| ·对称变换 | 第47-50页 |
| ·自评估算法 | 第50-53页 |
| ·定位规则 | 第53-55页 |
| ·定位过程图 | 第55页 |
| ·实验结果及分析 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·所做工作总结 | 第58-59页 |
| ·未来工作展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 摘要 | 第64-67页 |
| Abstract | 第67-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
