基于特征向量的敏感图像识别技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·引言 | 第7-9页 |
| ·敏感图像识别技术概况 | 第9-10页 |
| ·论文的主要研究内容与结构安排 | 第10-12页 |
| 第二章 肤色模型的建立及肤色检测算法的研究 | 第12-24页 |
| ·引言 | 第12页 |
| ·颜色空间 | 第12-17页 |
| ·RGB彩色模型 | 第13-14页 |
| ·YUV、YIQ彩色模型 | 第14-17页 |
| ·肤色模型 | 第17页 |
| ·常用肤色检测模型 | 第17-20页 |
| ·统计颜色模型 | 第18-19页 |
| ·高斯混合模型 | 第19-20页 |
| ·色度空间模型 | 第20页 |
| ·三种肤色模型的分析与比较 | 第20-21页 |
| ·实验结果及分析 | 第21-22页 |
| ·光线补偿 | 第22-23页 |
| ·本章小节 | 第23-24页 |
| 第三章 皮肤纹理分析 | 第24-32页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·纹理分析概念及方法 | 第24-27页 |
| ·纹理分析概念 | 第24-25页 |
| ·常用纹理分析方法 | 第25-27页 |
| ·纹理模型的建立 | 第27页 |
| ·实验结果及分析 | 第27-29页 |
| ·图像变换尺寸 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 掩码图像特征提取 | 第32-38页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·特征向量的选择 | 第32-33页 |
| ·皮肤连通区域 | 第33-34页 |
| ·肤色面积百分和肤色区域百分比 | 第34-35页 |
| ·最大肤色连通区域面积百分比及区域百分比 | 第35-36页 |
| ·图像中心区域肤色百分比 | 第36-37页 |
| ·本章小节 | 第37-38页 |
| 第五章 基于SVM的图像识别 | 第38-47页 |
| ·引言 | 第38-39页 |
| ·支持向量机算法介绍 | 第39-43页 |
| ·SVM基本原理 | 第41页 |
| ·支持向量机数学模型 | 第41-43页 |
| ·基于SVM的敏感图像分类算法 | 第43-45页 |
| ·特征向量的构造 | 第43页 |
| ·核函数的选择及分类器的训练 | 第43-44页 |
| ·SVM的学习和测试过程 | 第44-45页 |
| ·实验结果及分析 | 第45-46页 |
| ·本章小节 | 第46-47页 |
| 第六章 基于特征向量的敏感图像识别系统实现 | 第47-51页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·系统界面及结构 | 第47-50页 |
| ·本章小节 | 第50-51页 |
| 第七章 结论与展望 | 第51-53页 |
| ·结论 | 第51-52页 |
| ·展望 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第59页 |
