基于图像处理的服装模特图片检测分割与识别研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 本文的主要工作 | 第11-12页 |
| 1.3 整体方案和章节安排 | 第12-13页 |
| 第2章 服装模特图片预处理 | 第13-31页 |
| 2.1 图像增强 | 第13-20页 |
| 2.1.1 分数阶微分 | 第13-18页 |
| 2.1.2 图像滤波 | 第18-20页 |
| 2.2 Otsu法图像二值化 | 第20-21页 |
| 2.3 人脸检测定位 | 第21-24页 |
| 2.4 图像边缘检测 | 第24-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 基于机器学习的衣服边缘检测 | 第31-43页 |
| 3.1 基于不同种类衣服的下摆位置检测 | 第31-34页 |
| 3.2 特征提取 | 第34-38页 |
| 3.2.1 二值化点特征提取 | 第34-35页 |
| 3.2.2 角点特征提取 | 第35-37页 |
| 3.2.3 边缘梯度方向特征提取 | 第37-38页 |
| 3.3 最小距离分类法分类 | 第38-41页 |
| 3.4 实验结果分析 | 第41-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 服装关键字标签的自动生成 | 第43-49页 |
| 4.1 颜色空间转换 | 第43-45页 |
| 4.2 纹理特征提取 | 第45-47页 |
| 4.3 其他标签的生成 | 第47-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 图像分割 | 第49-57页 |
| 5.1 YCbCr模型 | 第49-50页 |
| 5.2 自适应阈值确定 | 第50-52页 |
| 5.3 图像分割 | 第52-56页 |
| 5.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第6章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 总结 | 第57页 |
| 6.2 展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
