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基于Kinect的人脸图像识别

摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第1章 绪论第9-16页
   ·人脸识别的研究背景第9-10页
   ·人脸识别技术的研究现状第10-11页
   ·人脸识别技术存在的难点以及解决方法第11-12页
   ·Kinect 简介第12-15页
   ·本文的主要研究工作及章节安排第15-16页
第2章 KINECT 2D 人脸检测与识别第16-28页
   ·前言第16页
   ·人脸图像预处理第16-17页
   ·人脸检测第17-23页
     ·Haar 特征第18-19页
     ·积分图像第19页
     ·AdaBoost 检测器第19-22页
     ·AdaBoost 人脸检测方法结果第22-23页
   ·基于 LBP 的人脸识别第23-26页
     ·LBP 算子第23-25页
     ·LBP 特征差异度量第25页
     ·基于 LBP 的人脸识别结果分析第25-26页
   ·本章小结第26-28页
第3章 KINECT 3D 人脸检测与识别第28-42页
   ·前言第28-29页
   ·人脸检测第29-32页
     ·OpenNI 介绍第29-30页
     ·基于骨骼追踪技术的人脸检测第30-32页
   ·三维人脸数据获取第32-35页
     ·三维人脸数据的三种形式第32-33页
     ·基于区域生长法获取 3D 人脸信息第33-35页
   ·人脸点云预处理第35-38页
     ·MLS 基本原理第35-37页
     ·实验结果和分析第37-38页
   ·3D 人脸识别第38-41页
     ·ICP 算法介绍第38-39页
     ·实验结果分析第39-41页
   ·本章小结第41-42页
第4章 二维和三维人脸融合及系统实现第42-49页
   ·前言第42页
   ·2D 图像和 3D 模型的融合模式第42-43页
   ·分类识别结果归一化第43页
   ·基于 2D 图像和 3D 信息决策层融合识别第43-45页
     ·模糊积分第43-44页
     ·基于模糊积分的多模态人脸识别第44-45页
   ·基于 Kinect 人脸识别系统的软件实现第45-48页
     ·数据采集第46-47页
     ·二维人脸识别第47页
     ·三维人脸识别第47页
     ·决策融合第47-48页
   ·本章小结第48-49页
结论与展望第49-51页
参考文献第51-54页
致谢第54页

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