基于几何特征的人脸识别方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 人脸识别的研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 人脸识别的研究内容和应用 | 第10-11页 |
| 1.3 人脸识别的研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3.1 基于局部特征的人脸识别 | 第12-13页 |
| 1.3.2 基于全局特征的人脸识别 | 第13-14页 |
| 1.3.3 基于混合特征的人脸识别 | 第14-15页 |
| 1.4 论文的主要研究内容和结构 | 第15-17页 |
| 第二章 人脸检测与定位 | 第17-25页 |
| 2.1 图像预处理 | 第17-19页 |
| 2.1.1 图像灰度化 | 第17页 |
| 2.1.2 图像滤波 | 第17-18页 |
| 2.1.3 直方图均衡化 | 第18-19页 |
| 2.2 人脸检测常用方法 | 第19-20页 |
| 2.3 基于ADABOOST算法的人脸检测 | 第20-23页 |
| 2.4 小结 | 第23-25页 |
| 第三章 人脸器官的定位 | 第25-35页 |
| 3.1 眼睛定位 | 第25-32页 |
| 3.1.1 眼睛定位常用方法 | 第25页 |
| 3.1.2 眼睛定位流程 | 第25-26页 |
| 3.1.3 基于角点检测的人眼区域粗定位 | 第26-28页 |
| 3.1.4 基于积分和差分投影的眼睛精确定位 | 第28-31页 |
| 3.1.5 实验结果与分析 | 第31-32页 |
| 3.2 鼻子和嘴巴定位 | 第32-33页 |
| 3.2.1 鼻子定位 | 第32页 |
| 3.2.2 嘴巴定位 | 第32-33页 |
| 3.3 小结 | 第33-35页 |
| 第四章 人脸图像特征提取与识别 | 第35-43页 |
| 4.1 特征选择 | 第35页 |
| 4.2 特征向量构造 | 第35-37页 |
| 4.3 分类器设计 | 第37-41页 |
| 4.3.1 特征相似度的计算 | 第38-40页 |
| 4.3.2 识别门限的确定 | 第40-41页 |
| 4.4 小结 | 第41-43页 |
| 第五章 实验与结果分析 | 第43-49页 |
| 5.1 实验环境 | 第43页 |
| 5.2 人脸识别算法流程 | 第43-44页 |
| 5.3 实验过程与结果分析 | 第44-49页 |
| 第六章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 6.1 本文总结 | 第49页 |
| 6.2 展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
