人脸检测中的关键技术研究
| 1 人脸检测技术概述 | 第1-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-14页 |
| ·国外研究现状 | 第12页 |
| ·国内研究现状 | 第12-13页 |
| ·更进一步的研究 | 第13-14页 |
| ·人脸检测技术的有关应用 | 第14-16页 |
| ·人脸检测技术目前存在的困难 | 第16页 |
| ·本文的主要结构安排 | 第16-18页 |
| 2 人脸检测方法综述 | 第18-26页 |
| ·肤色区域分割方法 | 第18-19页 |
| ·模板匹配的方法 | 第19页 |
| ·基于启发式模型的方法 | 第19-20页 |
| ·基于统计模型的方法 | 第20-24页 |
| ·基于特征空间的方法 | 第21页 |
| ·基于神经网络的方法 | 第21-22页 |
| ·基于概率模型的方法 | 第22-23页 |
| ·基于支持向量机的方法 | 第23页 |
| ·基于统计模型方法的总结 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-26页 |
| 3 人脸检测结果的评价标准 | 第26-28页 |
| ·检测结果的评价指标 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 4 神经网络及其在人脸检测算法中的应用 | 第28-56页 |
| ·系统结构 | 第28页 |
| ·人脸图像的预处理 | 第28-29页 |
| ·人脸图像大小的校准 | 第28-29页 |
| ·图片的亮度补偿 | 第29页 |
| ·人脸图像的归一化 | 第29页 |
| ·边缘检测 | 第29-39页 |
| ·传统的边缘检测算法 | 第30-32页 |
| ·对传统边缘算子的改进 | 第32-35页 |
| ·基于神经网络的边缘检测 | 第35-39页 |
| ·基于BP 神经网络的人脸检测 | 第39-51页 |
| ·神经网络的发展历史 | 第39-40页 |
| ·人工神经网络的特点 | 第40-41页 |
| ·人工神经网络的工作原理 | 第41页 |
| ·几种典型神经网络简介 | 第41-44页 |
| ·网络训练 | 第44-51页 |
| ·人脸定位 | 第51-52页 |
| ·实验结果 | 第52-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 5 一种新颖的基于人脸结构特征的人眼定位算法 | 第56-60页 |
| ·人眼的初步定位 | 第57页 |
| ·眼睛的精确定位 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 6 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·本文主要的创新点 | 第60页 |
| ·进一步的研究工作 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
