4D人脸图像数据库的实现
| 中文摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 数据库国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 数据库国内研究现状 | 第14页 |
| 1.3 研究目标及内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文的主要内容 | 第15-17页 |
| 第2章 数据库的基本概念和基本理论 | 第17-24页 |
| 2.1 数据库的基本概念 | 第17-18页 |
| 2.1.1 数据库概念的含义 | 第17页 |
| 2.1.2 数据库管理系统 | 第17-18页 |
| 2.1.3 数据库应用系统 | 第18页 |
| 2.2 数据库系统 | 第18-20页 |
| 2.2.1 数据库的体系结构 | 第19页 |
| 2.2.2 数据库系统的组成 | 第19-20页 |
| 2.2.3 数据库的工作流程 | 第20页 |
| 2.3 关系数据库 | 第20-22页 |
| 2.4 图像数据库 | 第22-23页 |
| 2.4.1 图像数据库的概念 | 第22-23页 |
| 2.4.2 图像数据库的分类 | 第23页 |
| 2.4.3 图像数据库的性质 | 第23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 人脸图像数据库的设计 | 第24-43页 |
| 3.1 用户需求分析 | 第24-26页 |
| 3.1.1 数据流图 | 第24-25页 |
| 3.1.2 数据字典 | 第25页 |
| 3.1.3 用户需求分析 | 第25-26页 |
| 3.2 概念结构设计 | 第26-29页 |
| 3.2.1 概念结构设计的主要任务 | 第26-27页 |
| 3.2.2 实体—联系模型 | 第27-29页 |
| 3.3 逻辑结构设计 | 第29-30页 |
| 3.3.1 逻辑结构设计的任务和步骤 | 第29页 |
| 3.3.2 关系数据模型规范化设计 | 第29-30页 |
| 3.4 数据库应用系统设计 | 第30-31页 |
| 3.4.1 数据库应用系统的视图级别 | 第30页 |
| 3.4.2 数据库应用系统的设计 | 第30-31页 |
| 3.5 人脸图像数据库的设计概述 | 第31页 |
| 3.6 人脸图像数据库的设计方法 | 第31-33页 |
| 3.6.1 基于E-R模型的数据库设计 | 第31-32页 |
| 3.6.2 基于 3NF的数据库设计 | 第32-33页 |
| 3.7 人脸图像数据库的E-R图和数据表设计 | 第33-41页 |
| 3.7.1 E-R图设计 | 第33-36页 |
| 3.7.2 数据表设计 | 第36-40页 |
| 3.7.3 数据库范式分析 | 第40-41页 |
| 3.8 数据库的运行与系统维护 | 第41-42页 |
| 3.9 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 人脸图像的获取和处理 | 第43-65页 |
| 4.1 人脸图像的获取 | 第43-46页 |
| 4.1.1 理想的人脸图像获取 | 第43-44页 |
| 4.1.2 非理想的人脸图像获取 | 第44页 |
| 4.1.3 不同年龄人脸图像的获取 | 第44-45页 |
| 4.1.4 不同季节人脸图像的获取 | 第45-46页 |
| 4.2 人脸图像预处理 | 第46-49页 |
| 4.2.1 人脸图像旋转 | 第46-48页 |
| 4.2.2 人脸图像缩放 | 第48-49页 |
| 4.2.3 人脸图像的平滑与滤波去噪 | 第49页 |
| 4.3 人脸图像检测 | 第49-54页 |
| 4.3.1 基于肤色模型的人脸检测 | 第50-51页 |
| 4.3.2 基于模板匹配的人脸检测 | 第51页 |
| 4.3.3 基于先验知识的人脸检测 | 第51页 |
| 4.3.4 人脸区域标注 | 第51-54页 |
| 4.4 人脸区域分割 | 第54-56页 |
| 4.5 人脸五官肤色特征 | 第56-61页 |
| 4.5.1 人脸肤色特征 | 第56页 |
| 4.5.2 眼睛肤色特征 | 第56-57页 |
| 4.5.3 嘴唇肤色特征 | 第57-58页 |
| 4.5.4 五官分割 | 第58-60页 |
| 4.5.5 算法实现 | 第60-61页 |
| 4.6 三维人脸重建 | 第61-64页 |
| 4.7 本章小结 | 第64-65页 |
| 第5章 人脸图像时间维度的实现技术 | 第65-74页 |
| 5.1 系统时间获取 | 第65页 |
| 5.2 人脸图像采集时间获取 | 第65-68页 |
| 5.2.1 数字模板的建立 | 第66页 |
| 5.2.2 人脸图像时间分离 | 第66-67页 |
| 5.2.3 人脸图像采集时间获取 | 第67-68页 |
| 5.3 人脸年龄获取 | 第68-72页 |
| 5.3.1 人脸图像预处理 | 第68页 |
| 5.3.2 人脸特征提取 | 第68-70页 |
| 5.3.3 直方图序列特征 | 第70-71页 |
| 5.3.4 主成分分析 | 第71页 |
| 5.3.5 年龄估计模式 | 第71-72页 |
| 5.4 季节获取 | 第72页 |
| 5.5 本章小结 | 第72-74页 |
| 第6章 人脸图像数据库的实现 | 第74-92页 |
| 6.1 建立数据表 | 第74-82页 |
| 6.2 数据存储 | 第82-83页 |
| 6.3 数据入库 | 第83-88页 |
| 6.3.1 个人信息入库 | 第83-84页 |
| 6.3.2 照片信息入库 | 第84页 |
| 6.3.3 预处理照片信息入库 | 第84-85页 |
| 6.3.4 人脸区域信息入库 | 第85-86页 |
| 6.3.5 五官区域信息入库 | 第86-88页 |
| 6.4 人脸特征检索 | 第88-91页 |
| 6.4.1 时间检索 | 第88-89页 |
| 6.4.2 肤色检索 | 第89-91页 |
| 6.4.3 五官区域特征检索 | 第91页 |
| 6.5 本章小结 | 第91-92页 |
| 结论 | 第92-94页 |
| 参考文献 | 第94-99页 |
| 致谢 | 第99-100页 |
| 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第100-101页 |
| 攻读硕士学位期间获得的奖项 | 第101页 |
