基于肤色和主成分分析的人脸检测和识别的算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 引言 | 第10-16页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第10-11页 |
| ·人脸识别技术的研究现状及发展趋势 | 第11-13页 |
| ·人脸识别系统的组成 | 第13页 |
| ·人脸识别的问题描述 | 第13-14页 |
| ·本文的主要工作及章节安排 | 第14-16页 |
| 2 人脸图像的预处理 | 第16-24页 |
| ·人脸图像的色彩均衡 | 第16-18页 |
| ·人脸规范化处理 | 第18-22页 |
| ·几何规范化 | 第18-20页 |
| ·灰度规范化 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-24页 |
| 3 人脸检测的研究及方法 | 第24-35页 |
| ·人脸检测的研究内容 | 第24页 |
| ·基于统计的人脸检测的方法 | 第24-32页 |
| ·基于特征脸的方法 | 第25-27页 |
| ·基于概率模型的方法 | 第27-28页 |
| ·基于神经网络的方法 | 第28-30页 |
| ·基于支持向量机的方法 | 第30-32页 |
| ·基于知识的人脸检测方法 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 4 基于肤色的人脸检测方法 | 第35-53页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·肤色模型介绍 | 第35-41页 |
| ·RGB彩色空间 | 第36-37页 |
| ·归一化的彩色空间 | 第37-38页 |
| ·HIS色彩空间 | 第38-39页 |
| ·YCbCr颜色空间 | 第39-40页 |
| ·颜色空间YCgCb | 第40-41页 |
| ·颜色空间的比较 | 第41-42页 |
| ·基于YCCB颜色空间的肤色信息提取 | 第42-47页 |
| ·图像预处理 | 第43-44页 |
| ·肤色信息的提取 | 第44-45页 |
| ·二值图像的形态学处理 | 第45-47页 |
| ·肤色二值图像中人脸提取 | 第47-50页 |
| ·疑似人脸区域的判断 | 第47-48页 |
| ·人脸模板匹配 | 第48-50页 |
| ·实验结果及分析 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 5 人脸识别方法 | 第53-65页 |
| ·人脸识别的介绍 | 第53页 |
| ·常用的人脸识别算法 | 第53-54页 |
| ·基于几何特征的人脸识别算法 | 第53-54页 |
| ·基于模板匹配的人脸识别算法 | 第54页 |
| ·基于神经网络的人脸识别算法 | 第54页 |
| ·子空间方法概述 | 第54-55页 |
| ·基于主成分分析(PCA)的人脸识别 | 第55-64页 |
| ·PCA方法原理概述 | 第55-56页 |
| ·一维PCA人脸识别算法 | 第56-58页 |
| ·二维PCA人脸识别算法 | 第58-60页 |
| ·基于加权的二维PCA人脸识别算法 | 第60-62页 |
| ·实验结果及分析 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 6 展望与总结 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 个人简历 | 第70页 |
| 发表的学术论文 | 第70页 |
