基于人脸特征的儿童识别技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 人脸检测的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 人脸识别的研究现状与分析 | 第13-15页 |
| 1.2.3 特征提取的研究现状与分析 | 第15-16页 |
| 1.2.4 年龄识别的研究现状与分析 | 第16-17页 |
| 1.3 本文的选题和研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第18-20页 |
| 第二章 基于GrabCut的人脸提取 | 第20-31页 |
| 2.1 基于肤色人脸检测 | 第21-26页 |
| 2.1.1 基于肤色的人脸检测方法 | 第22-23页 |
| 2.1.2 实验结果与分析 | 第23-26页 |
| 2.2 提取人脸 | 第26-29页 |
| 2.2.1 无交互的提取人脸算法 | 第26-27页 |
| 2.2.2 实验结果与分析 | 第27-29页 |
| 2.3 小结 | 第29-31页 |
| 第三章 构造分类特征 | 第31-53页 |
| 3.1 图像预处理 | 第32-37页 |
| 3.1.1 基于人眼位置的平面旋转 | 第32-34页 |
| 3.1.2 平面旋转实验结果与分析 | 第34-37页 |
| 3.2 几何特征 | 第37-42页 |
| 3.2.1 Haar-like特征 | 第37-41页 |
| 3.2.2 Haar-like检测结果 | 第41-42页 |
| 3.3 纹理特征 | 第42-48页 |
| 3.3.1 局部二值模式 | 第43-47页 |
| 3.3.2 主成分分析 | 第47-48页 |
| 3.4 混合特征 | 第48页 |
| 3.5 构造分类模型 | 第48-51页 |
| 3.6 小结 | 第51-53页 |
| 第四章 算法设计与分析 | 第53-67页 |
| 4.1 算法实现 | 第54-62页 |
| 4.1.1 人脸检测 | 第55页 |
| 4.1.2 人脸图片预处理 | 第55-56页 |
| 4.1.3 几何特征的提取 | 第56-57页 |
| 4.1.4 提取纹理特征 | 第57-61页 |
| 4.1.5 特征混合 | 第61-62页 |
| 4.2 实验结果与分析 | 第62-65页 |
| 4.2.1 实验数据 | 第62-63页 |
| 4.2.2 实验结果与分析 | 第63-65页 |
| 4.3 小结 | 第65-67页 |
| 第五章 结论与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 工作总结 | 第67-68页 |
| 5.2 工作展望 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第73-74页 |
