| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第9-11页 |
| ·人脸检测和特征点定位的国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·人脸检测研究现状 | 第11-12页 |
| ·人脸特征点定位研究现状 | 第12-13页 |
| ·课题研究的难点和创新 | 第13页 |
| ·本文研究内容及结构安排 | 第13-15页 |
| ·研究的主要内容 | 第14页 |
| ·本文的结构安排 | 第14-15页 |
| 第2章 基于肤色的人脸检测 | 第15-31页 |
| ·颜色空间 | 第15-18页 |
| ·RGB颜色空间 | 第15-16页 |
| ·HSV颜色空间 | 第16-17页 |
| ·YCbCr颜色空间 | 第17-18页 |
| ·肤色建模 | 第18-19页 |
| ·简单肤色模型 | 第18页 |
| ·统计直方图模型 | 第18-19页 |
| ·高斯模型 | 第19页 |
| ·混合高斯模型 | 第19页 |
| ·光照补偿 | 第19-22页 |
| ·“参考白”方法 | 第20页 |
| ·非线性变换 | 第20-22页 |
| ·Gabor纹理特征 | 第22-23页 |
| ·纹理特征分析方法 | 第22页 |
| ·Gabor变换 | 第22-23页 |
| ·形态学算法 | 第23-27页 |
| ·数学形态学基本运算 | 第24-26页 |
| ·形态学处理的肤色分割 | 第26-27页 |
| ·本文改进方法 | 第27-29页 |
| ·本文改进的方法及检测结果分析 | 第27-28页 |
| ·本文方法与原始方法检测结果比较 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 基于相关滤波器的人眼定位 | 第31-43页 |
| ·人眼定位常用方法 | 第31页 |
| ·三种相关滤波器原理 | 第31-34页 |
| ·ASEF相关滤波器 | 第32-33页 |
| ·MOSSE相关滤波器 | 第33-34页 |
| ·ASCF相关滤波器 | 第34页 |
| ·三种相关滤波器比较 | 第34-36页 |
| ·本文改进方法 | 第36-41页 |
| ·灰度积分投影 | 第37页 |
| ·基于相关滤波器的改进算法 | 第37-38页 |
| ·改进算法实验结果与分析 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 基于肤色及改进相关滤波器的人脸特征点定位 | 第43-53页 |
| ·系统结构框图 | 第43-45页 |
| ·二维Gabor小波滤波器 | 第45-49页 |
| ·二维Gabor小波变换参数的选取 | 第46-48页 |
| ·二维Gabor小波滤波器在人脸特征点定位中的响应特性 | 第48-49页 |
| ·人脸特征点定位 | 第49-52页 |
| ·基于改进自适应相关滤波的左右眼睛位置定位 | 第49-51页 |
| ·基于Gabor小波滤波器的嘴巴位置定位 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 总结与展望 | 第53-57页 |
| ·工作总结 | 第53-54页 |
| ·本文工作总结 | 第53-54页 |
| ·本文创新点 | 第54页 |
| ·研究展望 | 第54-57页 |
| ·存在的问题 | 第54-55页 |
| ·改进的方向 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |