基于图像分析的人脸比对技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-15页 |
| ·引言 | 第7-11页 |
| ·人脸比对技术综述 | 第11-13页 |
| ·人脸比对的基本原理 | 第11-12页 |
| ·人脸比对技术的发展趋势 | 第12-13页 |
| ·本文的主要工作 | 第13页 |
| ·本文的结构 | 第13-15页 |
| 2 Adaboost算法的发展及应用简述 | 第15-22页 |
| ·概述 | 第15-16页 |
| ·人脸检测的分类及主要方法 | 第16-17页 |
| ·Adaboost算法概述 | 第17-21页 |
| ·Adaboost算法背景 | 第17-18页 |
| ·强弱分类器解释及举例 | 第18-19页 |
| ·Adaboost算法发展 | 第19-21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| 3 基于特征的人脸异常判断 | 第22-38页 |
| ·概述 | 第22页 |
| ·Adaboost算法原理 | 第22-29页 |
| ·Haar矩形特征 | 第23-24页 |
| ·积分图 | 第24-27页 |
| ·Adaboost算法 | 第27-29页 |
| ·基于Adaboost算法的人眼和嘴巴的检测 | 第29-34页 |
| ·样本库的构造 | 第29-30页 |
| ·人眼分类器的训练 | 第30-33页 |
| ·人眼分类器的级联 | 第33页 |
| ·人眼检测的实现 | 第33-34页 |
| ·嘴巴检测的实现 | 第34页 |
| ·实验与分析 | 第34-37页 |
| ·Adaboost算法中矩形特征数量的优化 | 第34-35页 |
| ·人眼和嘴巴检测结果 | 第35-37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 4 人脸图像的规范化处理 | 第38-45页 |
| ·概述 | 第38页 |
| ·图像几何校正 | 第38-40页 |
| ·图像缩放 | 第38-39页 |
| ·图像旋转 | 第39-40页 |
| ·直方图均衡化 | 第40页 |
| ·图像平滑 | 第40-41页 |
| ·校正处理过程 | 第41页 |
| ·实验与分析 | 第41-44页 |
| ·小结 | 第44-45页 |
| 5 基于人脸分块区域的正面人脸比对 | 第45-56页 |
| ·概述 | 第45页 |
| ·基于ASM算法的人脸特征点自动标定 | 第45-49页 |
| ·主动形状模型(ASM) | 第45-46页 |
| ·ASM模型训练阶段 | 第46-49页 |
| ·ASM图像标定阶段 | 第49页 |
| ·人脸姿态判定 | 第49-50页 |
| ·人脸个性参数的构造 | 第50-51页 |
| ·基于加权分块区域的正面人脸比对算法 | 第51-53页 |
| ·人脸器官特征参数的权重分析 | 第51-52页 |
| ·人脸比对算法的主要流程 | 第52页 |
| ·比对算法阈值的确定方法 | 第52-53页 |
| ·实验与分析 | 第53-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 6 总结与展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
