基于多相机阵列的多姿态人脸识别
| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-25页 |
| ·课题的研究意义与背景 | 第13-14页 |
| ·人脸识别的研究内容与现状 | 第14-22页 |
| ·人脸识别的研究内容 | 第14-15页 |
| ·人脸识别的研究现状 | 第15-20页 |
| ·目前存在的主要问题 | 第20-22页 |
| ·本文的主要研究内容与技术路线 | 第22-24页 |
| ·章节安排 | 第24-25页 |
| 第2章 人脸检测以及特征点的精确定位 | 第25-49页 |
| ·人脸检测 | 第25-39页 |
| ·基于肤色的人脸检测 | 第25-30页 |
| ·基于Adaboost的人脸检测算法 | 第30-37页 |
| ·人脸检测算法的改进 | 第37-39页 |
| ·特征点定位 | 第39-44页 |
| ·主动形状模型(ASM) | 第39-40页 |
| ·ASM的训练 | 第40-42页 |
| ·ASM搜索 | 第42-43页 |
| ·ASM的改进 | 第43-44页 |
| ·角点检测 | 第44-48页 |
| ·角点检测的研究目的 | 第44-45页 |
| ·Harris角点检测 | 第45-46页 |
| ·实验结果及分析 | 第46页 |
| ·特征点的精确定位 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第3章 目标空间定位与人脸姿态估计 | 第49-67页 |
| ·基于相机阵列的立体视觉 | 第49-57页 |
| ·针孔相机的空间定位理论 | 第50-54页 |
| ·相机的标定 | 第54-57页 |
| ·多相机阵列的协同定位 | 第57-61页 |
| ·基于垂足法的多相机空间定位 | 第58-59页 |
| ·垂足点坐标的计算 | 第59-61页 |
| ·人脸姿态估计 | 第61-65页 |
| ·人脸特征矢量的提取 | 第61-62页 |
| ·由特征矢量实现姿态的判定 | 第62-63页 |
| ·实验以及结果分析 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-67页 |
| 第4章 二维信息与三维信息融合的人脸识别 | 第67-87页 |
| ·人脸图像区域的归一化处理 | 第68-72页 |
| ·人脸图像区域的几何归一化 | 第68-69页 |
| ·人脸图像区域灰度归一化 | 第69-72页 |
| ·基于二维特征的人脸识别 | 第72-78页 |
| ·Gabor特征提取 | 第73-76页 |
| ·Fisher线性判别(FLD) | 第76-78页 |
| ·基于三维信息的人脸识别 | 第78-82页 |
| ·三维人脸识别的概况 | 第78-79页 |
| ·加权最小距离分类器 | 第79-82页 |
| ·二维与三维融合的人脸识别 | 第82-86页 |
| ·识别流程设计 | 第82-84页 |
| ·多姿态人脸识别的匹配问题 | 第84-86页 |
| ·本章小结 | 第86-87页 |
| 第5章 多相机协同工作的人脸识别系统设计 | 第87-93页 |
| ·人脸识别系统的现状 | 第87-88页 |
| ·人脸识别系统的设计 | 第88-92页 |
| ·人脸系统的核心算法 | 第88-89页 |
| ·多相机阵列的安装与布置 | 第89-90页 |
| ·系统的流程设计 | 第90-91页 |
| ·界面设计与软件编程 | 第91-92页 |
| ·结论与小结 | 第92-93页 |
| 第6章 研究工作的总结与展望 | 第93-97页 |
| ·本文研究工作的总结 | 第93-94页 |
| ·本文人脸识别技术的创新点 | 第94-95页 |
| ·对人脸识别未来发展的展望 | 第95-97页 |
| 参考文献 | 第97-103页 |
| 致谢 | 第103-105页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第105-106页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第106页 |
