基于人眼定位与SVM的人脸检测方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·研究内容以及难点 | 第10-12页 |
| ·人脸检测研究内容 | 第10-11页 |
| ·人脸检测研究难点 | 第11-12页 |
| ·人脸检测流程 | 第12-13页 |
| ·人脸检测技术发展现状 | 第13-14页 |
| ·论文的主要内容及章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 人脸检测理论与技术 | 第16-28页 |
| ·人脸检测理论 | 第16-17页 |
| ·人脸检测的评价标准 | 第17-19页 |
| ·评价指标 | 第17-18页 |
| ·测试图像库 | 第18-19页 |
| ·人脸检测技术 | 第19-27页 |
| ·人脸模式的特征提取 | 第20-21页 |
| ·人脸检测与定位方法 | 第21-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 经典人脸检测算法分析 | 第28-39页 |
| ·矩形特征与积分图 | 第28-33页 |
| ·矩形特征 | 第28-29页 |
| ·特征模板 | 第29-30页 |
| ·积分图 | 第30-33页 |
| ·神经网络 | 第33-34页 |
| ·AdaBoost算法 | 第34-35页 |
| ·支持向量机 | 第35-38页 |
| ·支持向量机概念 | 第35-36页 |
| ·SVM基本方法 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于肤色、几何特征和灰度信息的人眼定位 | 第39-48页 |
| ·人眼定位基本方法 | 第39页 |
| ·基于肤色、几何特征和灰度信息的人眼定位 | 第39-43页 |
| ·肤色提取 | 第39-41页 |
| ·肤色区域分析 | 第41页 |
| ·形态学图像处理 | 第41-42页 |
| ·基于几何特征的人眼粗检测 | 第42页 |
| ·基于灰度信息的人眼精确定位 | 第42-43页 |
| ·人眼定位优化 | 第43-46页 |
| ·肤色相似度 | 第43-45页 |
| ·结构分类器 | 第45-46页 |
| ·实验结果分析 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 基于SVM的人脸验证 | 第48-61页 |
| ·人脸验证系统流程 | 第48-50页 |
| ·训练样本的获取 | 第50-52页 |
| ·人脸图像的选取 | 第50-51页 |
| ·人脸样本的获取 | 第51-52页 |
| ·非人脸样本的获取 | 第52页 |
| ·SVM的训练及测试 | 第52-56页 |
| ·图像子块的划分 | 第52-53页 |
| ·对每个子块进行DCT变换 | 第53-54页 |
| ·SVM训练及测试 | 第54-56页 |
| ·使用SVM进行人脸验证 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 第六章 总结和展望 | 第61-63页 |
| ·论文工作总结 | 第61页 |
| ·未来工作展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第69页 |
