基于人脸图像的识别系统研究
| 中文摘要 | 第1-8页 |
| 前言 | 第8-9页 |
| 1 概述 | 第9-17页 |
| 1．1 人脸识别技术简介 | 第9-10页 |
| 1．2 人脸识别技术的历史与发展 | 第10-12页 |
| 1．3 人脸识别技术研究现状 | 第12-13页 |
| 1．4 课题的提出 | 第13页 |
| 1．5 主要内容及研究意义 | 第13-14页 |
| 1．5．1 主要内容 | 第13-14页 |
| 1．5．2 研究意义 | 第14页 |
| 1．6 系统的建立及介绍 | 第14-17页 |
| 2 理论分析 | 第17-26页 |
| 2．1 图像识别 | 第17-19页 |
| 2．1．1 图像识别的概念 | 第17页 |
| 2．1．2 图像识别系统的研究方法 | 第17-19页 |
| 2．2 颜色空间 | 第19-21页 |
| 2．2．1 RGB颜色空间 | 第19-20页 |
| 2．2．2 HSI颜色空间 | 第20-21页 |
| 2．3 形态学 | 第21-24页 |
| 2．3．1 腐蚀 | 第21-22页 |
| 2．3．2 膨胀 | 第22-23页 |
| 2．3．3 开 | 第23-24页 |
| 2．3．4 闭 | 第24页 |
| 2．4 轮廓跟踪 | 第24-26页 |
| 3 基于人脸图像的识别系统算法 | 第26-47页 |
| 3．1 彩色图像预处理及人脸面部定位 | 第26-33页 |
| 3．1．1 研究对象的选择 | 第27页 |
| 3．1．2 彩色图像预处理 | 第27-29页 |
| 3．1．3 人脸面部定位 | 第29-33页 |
| 3．2 灰度图像预处理及边界提取 | 第33-35页 |
| 3．2．1 灰度图像预处理 | 第34页 |
| 3．2．2 边界提取 | 第34-35页 |
| 3．3 特征定位 | 第35-38页 |
| 3．3．1 特征的选取 | 第36页 |
| 3．3．2 特征定位 | 第36-38页 |
| 3．4 特征提取 | 第38-45页 |
| 3．4．1 眉毛的特征 | 第39页 |
| 3．4．2 瞳孔的精确定位 | 第39-40页 |
| 3．4．3 眼睛的特征 | 第40-41页 |
| 3．4．4 鼻子的特征 | 第41页 |
| 3．4．5 嘴巴的特征 | 第41页 |
| 3．4．6 脸部下巴轮廓的特征 | 第41-45页 |
| 3．5 相似度计算 | 第45-46页 |
| 3．6 阈值的选取原则及判别 | 第46-47页 |
| 4 实验与结果 | 第47-57页 |
| 4．1 软、硬件平台及环境的要求 | 第47-48页 |
| 4．2 肤色提取的阈值选取实验 | 第48-49页 |
| 4．3 彩色图像预处理与人脸面部定位实验 | 第49-50页 |
| 4．4 灰度图像预处理与边界提取实验 | 第50-52页 |
| 4．5 特征定位实验 | 第52页 |
| 4．6 特征提取实验 | 第52-53页 |
| 4．7 相似度量及判别实验 | 第53-57页 |
| 5 结语 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 附录 | 第62-74页 |
| 作者简况 | 第74页 |
