基于人脸识别的互联网检索技术实现
| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 选题的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 人脸识别技术的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 互联网图像检索技术的研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 本文的研究内容与结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 人脸检测 | 第17-29页 |
| 2.1 基于AdaBoost算法的人脸检测 | 第17-22页 |
| 2.1.1 Haar-like特征与积分图 | 第17-20页 |
| 2.1.2 AdaBoost算法 | 第20-21页 |
| 2.1.3 级联分类器 | 第21-22页 |
| 2.2 基于肤色模型的人脸检测 | 第22-26页 |
| 2.2.1 建立肤色模型 | 第22-24页 |
| 2.2.2 肤色区域分割 | 第24页 |
| 2.2.3 候选区域筛选 | 第24-26页 |
| 2.3 检测性能测试 | 第26-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 人脸预处理 | 第29-36页 |
| 3.1 基于ASEF的人脸姿态矫正 | 第29-32页 |
| 3.1.1 ASEF的构造 | 第29-31页 |
| 3.1.2 ASEF人眼定位 | 第31-32页 |
| 3.1.3 ASEF人脸姿态矫正 | 第32页 |
| 3.2 人脸光照补偿 | 第32-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 特征提取与相似度匹配 | 第36-44页 |
| 4.1 LBP图像算子 | 第36-39页 |
| 4.2 LBP算子的拓展 | 第39-41页 |
| 4.2.1 LBP算子的统一模式 | 第39-40页 |
| 4.2.2 LBP直方图分块统计 | 第40-41页 |
| 4.3 基于LBP特征的相似性匹配 | 第41-43页 |
| 4.3.1 相似性测度 | 第41-42页 |
| 4.3.2 基于余弦距离的LBP相似度计算 | 第42-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 系统集成与性能测试 | 第44-55页 |
| 5.1 网络爬虫简介 | 第44-45页 |
| 5.2 互联网检索系统实现 | 第45-48页 |
| 5.3 性能测试 | 第48-53页 |
| 5.3.1 标准人脸库性能测试 | 第48-51页 |
| 5.3.2 网络人物库性能测试 | 第51-53页 |
| 5.4 性能分析 | 第53-54页 |
| 5.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 总结与讨论 | 第55-57页 |
| 6.1 总结 | 第55页 |
| 6.2 讨论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
