基于数字图像处理的人脸检测算法研究与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 引言 | 第10-14页 |
| ·选题背景及意义 | 第10-11页 |
| ·人脸检测的研究现状 | 第11-12页 |
| ·国内研究现状 | 第11-12页 |
| ·国外研究现状 | 第12页 |
| ·课题来源及研究内容 | 第12-14页 |
| 第2章 人脸检测与识别的基本算法 | 第14-19页 |
| ·人脸检测的基本方法 | 第14-16页 |
| ·基于知识的人脸检测方法 | 第14-15页 |
| ·基于统计的人脸检测方法 | 第15-16页 |
| ·人脸识别的基本算法 | 第16-18页 |
| ·基于几何特征的人脸识别 | 第16-17页 |
| ·基于子空间分析的人脸识别 | 第17页 |
| ·基于弹性图匹配的人脸识别 | 第17-18页 |
| ·基于神经网络的人脸识别 | 第18页 |
| ·基于隐马尔可夫模型的人脸识别 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 基于快速粒子群优化算法的人脸图像去噪 | 第19-26页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·小波阈值收缩法去噪原理 | 第19-20页 |
| ·快速粒子群优化PSO 算法原理 | 第20-21页 |
| ·快速PSO 运用于图像去噪中 | 第21-22页 |
| ·实验与结果分析 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-26页 |
| 第4章 基于四元素的彩色人脸图像边缘检测 | 第26-33页 |
| ·引言 | 第26-27页 |
| ·粒子群优化PSO 算法原理 | 第27页 |
| ·改进粒子群优化算法 | 第27-28页 |
| ·基于四元数的图像边缘原理 | 第28-30页 |
| ·四元数的极坐标 | 第28-29页 |
| ·用四元数的旋转来表示彩色图像边缘 | 第29-30页 |
| ·改进PSO 算法检测图像边缘 | 第30-31页 |
| ·实验结果与分析 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第5章 基于蜂群算法的人脸图像分割 | 第33-39页 |
| ·引言 | 第33-34页 |
| ·基本蜂群优化算法模型 | 第34-35页 |
| ·基于蜂群算法的图像分割 | 第35-37页 |
| ·二维Otsu 图像分割 | 第35-36页 |
| ·基于蜂群算法的Otsu 图像分割 | 第36-37页 |
| ·实验结果和分析 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第6章 人脸图像光照影响的处理 | 第39-48页 |
| ·基于不敏感视觉特征的方法 | 第39-41页 |
| ·小波变换的图像处理 | 第39-40页 |
| ·基于Gabor 滤波器的图像处理 | 第40-41页 |
| ·高斯滤波器 | 第41页 |
| ·利用灰度变换处理图像 | 第41-42页 |
| ·对图像的光照补偿 | 第42-45页 |
| ·监督颜色恒常性方法 | 第42页 |
| ·Grayworld 的彩色均衡法 | 第42-44页 |
| ·“WhitePatch 方法 | 第44页 |
| ·同态滤波的方法 | 第44页 |
| ·局部图像增强方法 | 第44-45页 |
| ·最优估计方法 | 第45页 |
| ·一种改进光照补偿方法 | 第45-47页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·色彩的偏移的判定 | 第45页 |
| ·改进方法的光照补偿原理 | 第45-46页 |
| ·本方法的理论依据 | 第46页 |
| ·实验结果与分析 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 结论 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-56页 |
| 攻读学位期间取得的学术成果 | 第56页 |
