多姿态人脸识别算法的研究与设计
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 人脸识别的研究背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 人脸识别的关键问题分析 | 第13-14页 |
| 1.4 论文主要内容与章节结构 | 第14-16页 |
| 第2章 人脸识别相关理论与技术 | 第16-29页 |
| 2.1 图像预处理概述 | 第16-18页 |
| 2.1.1 几何预处理方法 | 第16页 |
| 2.1.2 灰度预处理方法 | 第16-17页 |
| 2.1.3 光线补偿 | 第17-18页 |
| 2.2 常见人脸检测方法分析 | 第18-24页 |
| 2.2.1 基于知识的检测方法 | 第18-21页 |
| 2.2.2 基于数理统计的检测算法分析 | 第21-23页 |
| 2.2.3 常见检测方法对比分析 | 第23-24页 |
| 2.3 常见人脸识别方法 | 第24-27页 |
| 2.3.1 几何特征的识别方法 | 第24-25页 |
| 2.3.2 统计特征的识别方法 | 第25-26页 |
| 2.3.3 弹性图匹配的识别算法 | 第26页 |
| 2.3.4 神经网络的识别算法 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 识别算法的设计与实现 | 第29-38页 |
| 3.1 针对肤色检测的图像预处理 | 第29-31页 |
| 3.1.1 图像去噪及增强 | 第29-30页 |
| 3.1.2 光线补偿 | 第30-31页 |
| 3.2 基于肤色模型的面部检测 | 第31-34页 |
| 3.3 图像规格化及特征提取 | 第34-35页 |
| 3.3.1 排除误检及图像规格化 | 第34-35页 |
| 3.3.2 特征提取 | 第35页 |
| 3.4 基于神经网络的人脸识别 | 第35-38页 |
| 第4章 识别程序实现与成果检验 | 第38-44页 |
| 4.1 系统环境 | 第38页 |
| 4.2 算法流程与实现 | 第38-42页 |
| 4.2.1 基本算法流程 | 第38-40页 |
| 4.2.2 人脸识别系统基本功能 | 第40-42页 |
| 4.3 系统调整与测试结果 | 第42-44页 |
| 第5章 总结与展望 | 第44-47页 |
| 5.1 结论 | 第44-45页 |
| 5.2 展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48页 |
