图像检测识别技术应用研究
| 摘要 | 第1-11页 |
| Abstract | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| ·引言 | 第12-13页 |
| ·图像处理、分析与机器视觉的主要问题 | 第13-15页 |
| ·图像预处理 | 第13-14页 |
| ·图像分割 | 第14页 |
| ·图像的形状表示和特征描述 | 第14-15页 |
| ·图像识别 | 第15页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第15-16页 |
| ·课题的主要工作和论文结构安排 | 第16-18页 |
| ·课题的主要工作 | 第16页 |
| ·论文的结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 直线提取 | 第18-33页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·几种经典的直线提取方法 | 第18-20页 |
| ·启发式连接 | 第18-19页 |
| ·Hough 变换 | 第19页 |
| ·层次记号编组 | 第19-20页 |
| ·参数控制的相位编组直线提取方法 | 第20-25页 |
| ·梯度算子 | 第21-23页 |
| ·向量编组 | 第23页 |
| ·合并直线支持区域 | 第23-24页 |
| ·拟合直线 | 第24-25页 |
| ·基于证据理论的直线连接方法 | 第25-32页 |
| ·证据理论的基本概念 | 第25-27页 |
| ·直线连接中的证据选择 | 第27-28页 |
| ·连接算法 | 第28-29页 |
| ·最小二乘的直线拟合方法 | 第29-31页 |
| ·实验结果及分析 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 隐马尔可夫模型 | 第33-39页 |
| ·一阶隐马尔可夫模型（HMM） | 第34-35页 |
| ·HMM 模型 | 第34页 |
| ·HMM 模型要解决的问题 | 第34-35页 |
| ·嵌入式隐马尔可夫模型（EHMM） | 第35-38页 |
| ·EHMM 模型 | 第35页 |
| ·解码算法（最佳状态链的确定） | 第35-36页 |
| ·概率P(O| λ) 的计算（估价问题） | 第36-38页 |
| ·隐马尔可夫模型应用 | 第38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 直线提取在建筑物特征提取中的应用 | 第39-49页 |
| ·建筑物轮廓的提取 | 第39-42页 |
| ·背景的去除 | 第40页 |
| ·获取轮廓 | 第40-42页 |
| ·实验结果及其分析 | 第42页 |
| ·建筑物中窗户的提取 | 第42-48页 |
| ·矩形结构的提取 | 第43-47页 |
| ·窗户结构的提取 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 隐马尔可夫模型在人脸识别中的应用 | 第49-70页 |
| ·引言 | 第49-50页 |
| ·基于Haar-like 特征的人脸检测 | 第50-57页 |
| ·人脸检测技术的研究现状 | 第50-53页 |
| ·基于Haar-like 特征的人脸检测 | 第53-56页 |
| ·实验结果及分析 | 第56-57页 |
| ·基于人眼定位的人脸归一化方法 | 第57-64页 |
| ·人眼瞳孔的定位 | 第58-61页 |
| ·人脸图像的归一化校正 | 第61-63页 |
| ·实验结果及其分析 | 第63-64页 |
| ·基于EHMM 的人脸分类识别 | 第64-68页 |
| ·人脸分类识别国内外研究现状 | 第64-65页 |
| ·人脸图像的EHMM 模型 | 第65-66页 |
| ·特征提取 | 第66-67页 |
| ·EHMM 人脸训练识别 | 第67-68页 |
| ·实验结果与分析 | 第68页 |
| ·本章小结 | 第68-70页 |
| 第六章 结束语 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第76页 |
