基于DCT域的静态图像处理与人脸检测的研究
| 第一章 绪论 | 第1-16页 |
| ·数字图像的特点 | 第8-11页 |
| ·图像数据的海量性 | 第9-10页 |
| ·图像数据的冗余性 | 第10-11页 |
| ·压缩域图像处理的概念与位置 | 第11-13页 |
| ·压缩域图像处理的概念 | 第11-12页 |
| ·压缩域图像处理的位置 | 第12-13页 |
| ·压缩域图像处理的优势与方法 | 第13-14页 |
| ·压缩域图像处理的优势 | 第13页 |
| ·压缩域图像处理的方法 | 第13-14页 |
| ·论文结构 | 第14-16页 |
| 第二章 图像压缩编码与JPEG 算法 | 第16-27页 |
| ·图像压缩编码技术 | 第16-19页 |
| ·行程编码 | 第17页 |
| ·LZW 编码 | 第17-18页 |
| ·霍夫曼编码 | 第18页 |
| ·预测编码 | 第18页 |
| ·变换编码 | 第18-19页 |
| ·压缩域图像处理的研究进展 | 第19-21页 |
| ·K-L 变换 | 第19-20页 |
| ·离散傅立叶变换(DFT) | 第20页 |
| ·离散余弦变换(DCT) | 第20-21页 |
| ·离散小波变换(DWT) | 第21页 |
| ·JPEG 图像压缩标准 | 第21-27页 |
| ·正向离散余弦变换 | 第22-24页 |
| ·量化 | 第24-25页 |
| ·Z 字形排序 | 第25页 |
| ·编码 | 第25-26页 |
| ·组成位数据流 | 第26-27页 |
| 第三章 DCT域数字图像处理技术 | 第27-46页 |
| ·DCT 变换的定义和性质 | 第27-30页 |
| ·DCT 域的操作算法—块内代数法 | 第30-32页 |
| ·数量乘 | 第30页 |
| ·数量加 | 第30-31页 |
| ·象素加 | 第31页 |
| ·象素乘 | 第31-32页 |
| ·DCT 域的操作算法—块内重排/重取样法 | 第32-37页 |
| ·平移 | 第33-36页 |
| ·缩放 | 第36-37页 |
| ·DCT 域的规则几何操作 | 第37-42页 |
| ·水平镜像 | 第38-39页 |
| ·垂直镜像 | 第39-40页 |
| ·旋转180 | 第40-42页 |
| ·DCT 域的其它操作 | 第42-45页 |
| ·混叠 | 第42-43页 |
| ·线性滤波 | 第43页 |
| ·错位 | 第43-44页 |
| ·对任意位置的8×8 块进行操作 | 第44-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 第四章 人脸检测的技术综述 | 第46-51页 |
| ·人脸检测与技术难点 | 第46-47页 |
| ·基于知识的方法 | 第47页 |
| ·基于特征不变的方法 | 第47-48页 |
| ·基于模板的方法 | 第48-49页 |
| ·基于外观的方法 | 第49-51页 |
| 第五章 DCT域人脸检测算法 | 第51-64页 |
| ·人脸检测的一般流程 | 第51页 |
| ·DCT 域特征向量的选择 | 第51-53页 |
| ·检测算法 | 第53-54页 |
| ·利用模式匹配检测人脸 | 第53页 |
| ·分类过程 | 第53-54页 |
| ·基于分布的人脸模型 | 第54-58页 |
| ·样本的充足性 | 第55-56页 |
| ·基于分布的人脸模型 | 第56-58页 |
| ·基于神经网络的分类器 | 第58-60页 |
| ·神经网络简介 | 第58-59页 |
| ·神经网络分类器的训练与运用 | 第59-60页 |
| ·肤色验证 | 第60-62页 |
| ·人脸检测的程序设计 | 第62-64页 |
| 结束语 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 摘要 | 第68-70页 |
| ABSTRACT | 第70-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
