| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1．1 人脸识别研究概述 | 第8-11页 |
| 1．1．1 图像工程的三个层次 | 第8-9页 |
| 1．1．2 人脸识别的研究思路 | 第9-11页 |
| 1．2 人脸分割研究综述 | 第11-15页 |
| 1．2．1 人脸分割的难点 | 第11-12页 |
| 1．2．2 人脸分割的分类 | 第12-15页 |
| 1．3 本文的研究内容与结构 | 第15-16页 |
| 2 经典主动形状模型 | 第16-26页 |
| 2．1 形状模型的建立 | 第16-18页 |
| 2．2 局部灰度模型的建立 | 第18-20页 |
| 2．3 目标搜索过程 | 第20-21页 |
| 2．4 主动形状模型的改进方向 | 第21-26页 |
| 2．4．1 多分辨率搜索策略 | 第21-22页 |
| 2．4．2 引入肤色相似度图 | 第22-24页 |
| 2．4．3 在局部引入Gabor小波系数代替灰度搜索 | 第24-26页 |
| 3 Gabor ASM算法 | 第26-40页 |
| 3．1 小波变换基础 | 第26-29页 |
| 3．2 Gabor小波的性质 | 第29-37页 |
| 3．2．1 一维Gabor小波 | 第29-31页 |
| 3．2．2 二维Gabor小波 | 第31-36页 |
| 3．2．3 Gabor相似性度量 | 第36-37页 |
| 3．3 Gabor ASM局部搜索算法 | 第37-40页 |
| 4 系统实现及实验结果分析 | 第40-57页 |
| 4．1 训练集图像关键点标定 | 第40-42页 |
| 4．2 形状模型训练 | 第42-46页 |
| 4．3 局部Gabor Jet候选点训练 | 第46-47页 |
| 4．4 训练集图像肤色相似度图处理 | 第47页 |
| 4．5 肤色相似度图意义下的局部灰度建模 | 第47-48页 |
| 4．6 点位置搜索 | 第48-49页 |
| 4．7 总的搜索过程 | 第49-50页 |
| 4．8 实验 | 第50-57页 |
| 4．8．1 经典ASM，肤色相似度图ASM和Gabor ASM的比较测试 | 第51-52页 |
| 4．8．2 将与训练集相似的图像作为检验集测试 | 第52-53页 |
| 4．8．3 Gabor小波个数对实验的影响测试 | 第53-54页 |
| 4．8．4 Gabor ASM搜索的例子 | 第54-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 大连理工大学学位论文版权使用授权书 | 第64页 |