基于人脸检测的自动红眼消除研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景及研究意义 | 第9-10页 |
| ·国内外的研究现状 | 第10-13页 |
| ·论文的安排 | 第13-14页 |
| 第2章 基于AdaBoost算法的人脸检测 | 第14-34页 |
| ·ADABOOST算法概述 | 第14-15页 |
| ·HAAR-LIKE特征 | 第15-18页 |
| ·基于积分图的特征值计算 | 第18-21页 |
| ·积分图概念 | 第18-19页 |
| ·利用积分图计算Haar-like特征值 | 第19-21页 |
| ·ADABOOST训练算法 | 第21-25页 |
| ·训练样本集 | 第22页 |
| ·弱分类器 | 第22页 |
| ·强分类器 | 第22-24页 |
| ·瀑布式级联分类器 | 第24-25页 |
| ·ADABOOST算法人脸检测过程 | 第25-33页 |
| ·彩色图转成灰度图 | 第25-27页 |
| ·检测机制 | 第27-29页 |
| ·合并重叠的人脸框 | 第29-30页 |
| ·人脸检测系统评价指标 | 第30页 |
| ·检测结果 | 第30-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 红眼消除 | 第34-48页 |
| ·红眼定位 | 第34-42页 |
| ·预处理和红色度分割 | 第34-39页 |
| ·形态学闭操作 | 第39-40页 |
| ·几何特征限制 | 第40-42页 |
| ·定位红眼 | 第42页 |
| ·红眼修正和平滑 | 第42-44页 |
| ·实验结果 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 红眼消除模块的软件实现 | 第48-55页 |
| ·红眼消除模块的主要数据结构 | 第48-49页 |
| ·核心函数软件实现 | 第49-54页 |
| ·红色度分割编程实现 | 第49-50页 |
| ·形态学闭操作编程实现 | 第50-51页 |
| ·几何特征限制编程实现 | 第51-52页 |
| ·红眼修正和平滑编程实现 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 自动红眼消除系统设计与实现 | 第55-62页 |
| ·人脸检测和红眼消除整合 | 第55页 |
| ·系统设计与实现 | 第55-59页 |
| ·系统原理图 | 第55-57页 |
| ·系统流程图 | 第57-59页 |
| ·实验结果与分析 | 第59-61页 |
| ·本章总结 | 第61-62页 |
| 第6章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·本文所做工作总结 | 第62-63页 |
| ·进一步的研究工作 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
