网络新闻图像中人脸标注技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题研究背景与研究意义 | 第9-11页 |
| ·图像检索的发展 | 第9-10页 |
| ·图像标注的意义 | 第10-11页 |
| ·课题研究现状 | 第11-13页 |
| ·图像标注研究进展 | 第11-13页 |
| ·人脸检测研究进展 | 第13页 |
| ·课题研究任务 | 第13-16页 |
| ·论文结构安排 | 第16-17页 |
| 第2章 网络新闻数据预处理 | 第17-34页 |
| ·引言 | 第17-18页 |
| ·人脸检测 | 第18-26页 |
| ·Adaboost 算法 | 第18-20页 |
| ·基于Adaboost 的人脸检测算法 | 第20-26页 |
| ·人脸图像预处理 | 第26-31页 |
| ·人脸图像灰度归一化 | 第27-28页 |
| ·人脸图像几何归一化 | 第28-31页 |
| ·实验结果 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 人脸图像标注 | 第34-49页 |
| ·引言 | 第34-35页 |
| ·人脸特征提取 | 第35-36页 |
| ·主成分分析 | 第35-36页 |
| ·图像相似度度量 | 第36-37页 |
| ·几种聚类算法 | 第37-46页 |
| ·k-means 聚类算法 | 第39-40页 |
| ·基于k-means 聚类算法的人脸图像标注 | 第40-41页 |
| ·AP 聚类算法 | 第41-43页 |
| ·基于AP 聚类算法的人脸图像标注 | 第43-44页 |
| ·改进的AP 聚类算法 | 第44-45页 |
| ·基于改进AP 聚类算法的人脸图像标注 | 第45-46页 |
| ·实验结果 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 实验结果与分析 | 第49-53页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·实验数据采集 | 第49-50页 |
| ·算法性能对比 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
