中文摘要 | 第1-4页 |
Abstract | 第4-8页 |
第一章 序言 | 第8-15页 |
·人脸识别技术及其应用 | 第8-9页 |
·人脸识别的研究进展和难点 | 第9-10页 |
·人脸识别的研究范围以及方法 | 第10-13页 |
·人脸定位和检测 | 第11-13页 |
·人脸识别方法 | 第13页 |
·论文的主要研究内容 | 第13-15页 |
第二章 基于ADABOOST 算法的人脸检测 | 第15-28页 |
·集成机器学习 | 第15-16页 |
·弱学习与强学习 | 第15-16页 |
·集成方式 | 第16页 |
·矩形特征与积分图 | 第16-21页 |
·矩形特征 | 第16-18页 |
·积分图 | 第18-20页 |
·利用积分图计算矩形特征值 | 第20-21页 |
·ADABOOST 训练方法 | 第21-24页 |
·基本算法表述 | 第21-22页 |
·弱分类器 | 第22页 |
·最优弱分类器 | 第22-23页 |
·强分类器 | 第23页 |
·级联分类器 | 第23-24页 |
·实验结果 | 第24-27页 |
·本章小结 | 第27-28页 |
第三章 基于肤色的人脸检测 | 第28-36页 |
·引言 | 第28页 |
·肤色预处理 | 第28-29页 |
·颜色空间的选取及其转换 | 第29页 |
·颜色空间 | 第29-33页 |
·YCbCr 空间的非线性转换 | 第29-31页 |
·肤色模型 | 第31-33页 |
·肤色区域的提取 | 第33-34页 |
·实验结果 | 第34-35页 |
·本章小结 | 第35-36页 |
第四章 结合肤色和ADABOOST 算法的人脸检测 | 第36-40页 |
·算法原理及流程 | 第36-37页 |
·实验结果与分析 | 第37-40页 |
第五章 基于LDA 算法的人脸识别 | 第40-48页 |
·引言 | 第40页 |
·基于LDA 算法的人脸识别流程 | 第40-44页 |
·实验结果 | 第44-47页 |
·特征子空间维数对识别率的影响 | 第44-46页 |
·训练样本的数量对识别率的影响 | 第46页 |
·图像的缩放对识别率的影响 | 第46-47页 |
·本章小结 | 第47-48页 |
第六章 基于ADABOOST 和LDA 的人脸检测识别 | 第48-51页 |
·人脸检测识别的流程 | 第48-50页 |
·实验结果分析 | 第50-51页 |
第七章 总结与展望 | 第51-53页 |
·总结 | 第51-52页 |
·展望 | 第52-53页 |
参考文献 | 第53-56页 |
攻读学位期间公开发表的论文 | 第56-57页 |
致谢 | 第57-58页 |
详细摘要 | 第58-60页 |