| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 插图索引 | 第9-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·选题背景 | 第10页 |
| ·研究意义及应用领域 | 第10-13页 |
| ·研究意义 | 第10-11页 |
| ·应用领域 | 第11-13页 |
| ·本文的研究内容 | 第13-14页 |
| ·本文的研究内容 | 第13-14页 |
| ·本文的创新点 | 第14页 |
| ·本文组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 人脸检测和面部特征提取研究现状 | 第16-27页 |
| ·人脸检测研究现状 | 第16-23页 |
| ·概述 | 第16-18页 |
| ·研究现状 | 第18-22页 |
| ·人脸检测方法小结 | 第22-23页 |
| ·人脸面部特征提取研究现状 | 第23-26页 |
| ·概述 | 第23-24页 |
| ·研究现状 | 第24-26页 |
| ·人脸面部特征提取方法小结 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 复杂背景下的人脸检测和面部特征定位算法 | 第27-38页 |
| ·概述 | 第27页 |
| ·数学形态学方法用于去除图像椒盐噪声 | 第27-29页 |
| ·数学形态学相关理论基础 | 第27-29页 |
| ·数学形态学用于二值图像噪声处理 | 第29页 |
| ·肤色模型的建立 | 第29-34页 |
| ·颜色空间理论 | 第29-31页 |
| ·黄色人种的人脸肤色在HSI和YCbCr颜色空间的统计分布 | 第31-33页 |
| ·肤色模型的建立 | 第33-34页 |
| ·基于肤色模型的人脸检测算法 | 第34-35页 |
| ·人脸图像肤色检测 | 第34-35页 |
| ·根据五官位置规律的人脸验证及面部特征定位 | 第35-36页 |
| ·基于肤色模型的人脸检测算法处理过程 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于改进Snake的人脸面部特征提取算法 | 第38-52页 |
| ·概述 | 第38-40页 |
| ·传统Snake方法简介 | 第38-39页 |
| ·Snake的改进方法简介 | 第39页 |
| ·本文对Snake方法的改进 | 第39页 |
| ·本章内容安排 | 第39-40页 |
| ·自动初始Snake位置的两种方法 | 第40-42页 |
| ·单一背景人脸照片定位人脸面部特征初始位置 | 第40-42页 |
| ·复杂背景人脸照片定位人脸面部特征初始位置 | 第42页 |
| ·Snake能量函数的改进 | 第42-48页 |
| ·人脸眼睛和嘴巴的形状特点 | 第42-43页 |
| ·Snake能量函数的改进 | 第43-44页 |
| ·图像能量项的构造 | 第44-46页 |
| ·形状限定能量项的构造 | 第46-48页 |
| ·改进Snake算法处理过程 | 第48-50页 |
| ·部分实验结果及算法优势分析 | 第50-51页 |
| ·部分实验结果 | 第50页 |
| ·比较分析 | 第50-51页 |
| ·算法的优势 | 第51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 结论与展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 附录A 攻读学位期间完成的论文和参加的项目 | 第62页 |