基于光照预处理的人脸检测研究

第一章 绪论	第1-23页
·人脸检测的研究背景和意义	第8页
·人脸检测的研究现状	第8-21页
·基于特征的人脸检测方法	第9-14页
·象素特征分析方法	第10-12页
·组合特征分析方法	第12-13页
·变形模型方法	第13-14页
·基于统计的人脸检测方法	第14-21页
·子空间方法	第14-15页
·神经网络方法	第15-16页
·其它统计方法	第16-21页
·本文课题来源和研究内容概述	第21页
·本论文内容安排	第21-23页
第二章 肤色模型的建立	第23-30页
·色彩空间选择	第23-26页
·噪声滤波	第26-28页
·建立肤色模型	第28-30页
第三章 人脸检测算法	第30-50页
·光源和光照影响消除	第30-35页
·彩色偏移消除	第31-32页
·高光和阴影消除	第32-35页
·肤色检测	第35页
·人脸分割	第35-40页
·区域与图象分割	第36-38页
·灰度阈值法	第38-39页
·区域生长法	第39-40页
·区域特征分析	第40-46页
·区域标记及形态学操作	第40-42页
·孔洞	第42-43页
·质心	第43-44页
·方向角	第44-45页
·面积	第45-46页
·模板匹配	第46-50页
第四章 实验结果与算法测试	第50-60页
·检测结果与分析	第50-53页
·算法测试与分析	第53-60页
·相关系数和高宽比	第53-54页
·肤色样本的选取	第54-55页
·鲁棒性测试	第55-60页
第五章 总结与展望	第60-62页
参考文献	第62-70页
致谢	第70-71页
攻读学位期间的研究成果	第71页