基于三通道协同调节和细节平滑的自动人脸美化
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·研究背景 | 第7-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·研究难点 | 第10-11页 |
| ·论文结构 | 第11-12页 |
| 第二章 人脸检测 | 第12-24页 |
| ·基于知识的方法 | 第13页 |
| ·基于不变特征的方法 | 第13页 |
| ·模板匹配法 | 第13-14页 |
| ·基于统计模型的方法 | 第14-16页 |
| ·子空间法 | 第14页 |
| ·人工神经网络方法 | 第14-15页 |
| ·支持向量机方法 | 第15页 |
| ·隐马尔可夫模型法 | 第15-16页 |
| ·积分图和 AdaBoost 方法 | 第16页 |
| ·基于积分图和 AdaBoost 算法的人脸检测 | 第16-22页 |
| ·Harr-Like 特征 | 第16-17页 |
| ·积分图（Integral Image） | 第17-20页 |
| ·弱分类器 | 第20页 |
| ·AdaBoost 算法 | 第20-21页 |
| ·级联分类器 | 第21-22页 |
| ·人脸检测结果 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 肤色分割 | 第24-37页 |
| ·颜色空间 | 第24-27页 |
| ·RGB 颜色空间 | 第24-25页 |
| ·HSV 颜色空间 | 第25-27页 |
| ·YCbCr 颜色空间 | 第27页 |
| ·YCbCr 颜色空间中肤色模型的建立 | 第27-32页 |
| ·CbCr 空间中肤色模型 | 第27-28页 |
| ·椭圆模型 | 第28-30页 |
| ·高斯肤色模型 | 第30-32页 |
| ·肤色阈值分割 | 第32-35页 |
| ·固定阈值法 | 第32-33页 |
| ·自适应的动态阈值法 | 第33-35页 |
| ·肤色分割结果 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 肤色美化 | 第37-57页 |
| ·线性滤波 | 第37-38页 |
| ·均值滤波 | 第37-38页 |
| ·高斯平滑滤波 | 第38页 |
| ·非线性滤波 | 第38-44页 |
| ·中值滤波 | 第38-39页 |
| ·自适应滤波 | 第39-40页 |
| ·各向异性扩散滤波器 | 第40-41页 |
| ·非局部均值滤波器 | 第41-42页 |
| ·双边滤波 | 第42-44页 |
| ·数学形态学滤波 | 第44-46页 |
| ·肤色美白 | 第46-50页 |
| ·肤色平滑 | 第50-53页 |
| ·实验结果及分析 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·总结 | 第57-58页 |
| ·展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
