| 基于肤色建模与灰度复杂度的人脸检测研究 | 第1-64页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| ·人脸检测研究背景和意义 | 第11-12页 |
| ·人脸检测与人脸识别的关系 | 第12-13页 |
| ·人脸检测国内外研究现状 | 第13-19页 |
| ·基于知识规则的方法 | 第14-15页 |
| ·特征不变量法 | 第15-16页 |
| ·模板匹配法 | 第16-17页 |
| ·基于外观的方法 | 第17-19页 |
| ·论文研究内容和组织结构 | 第19-21页 |
| 第2章 肤色模型建立与肤色区域的分割 | 第21-42页 |
| ·肤色建模常用色彩空间 | 第21-25页 |
| ·RGB和标准化rgb色彩空间 | 第22页 |
| ·HSI彩色空间 | 第22-23页 |
| ·CMY彩色空间 | 第23-24页 |
| ·YUV彩色空间 | 第24-25页 |
| ·YCbCr彩色空间肤色模型及其改进 | 第25-31页 |
| ·人脸候选区域分割流程 | 第31-38页 |
| ·系统流程 | 第31-32页 |
| ·光线补偿 | 第32-34页 |
| ·图像滤波 | 第34-35页 |
| ·肤色建模 | 第35-36页 |
| ·数学形态学操作 | 第36-38页 |
| ·基于区域特征的人脸区域提取 | 第38-41页 |
| ·基于面积占有率与区域填充率的方法 | 第38-39页 |
| ·基于区域长宽比满足黄金分割的方法 | 第39-40页 |
| ·基于肤色和位置的区域优化 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第3章 人脸区域精确定位 | 第42-53页 |
| ·图像边缘检测的基本步骤 | 第42-43页 |
| ·几种常用经典边缘检测算子 | 第43-48页 |
| ·Roberts算子及其算法实现 | 第43页 |
| ·Sobel算子及其算法实现 | 第43-44页 |
| ·Prewitt算子及其算法实现 | 第44页 |
| ·laplacian算子及其算法实现 | 第44-45页 |
| ·Canny算子及其算法实现 | 第45-48页 |
| ·基于Sobel算子与Canny算子相结合的人脸边缘检测 | 第48-51页 |
| ·基于边缘特征的人脸精确定位 | 第51-52页 |
| ·边缘信息面积占有率去除非人脸区域 | 第51页 |
| ·下颚轮廓跟踪精确定位人脸 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 面部器官特征检测 | 第53-58页 |
| ·积分投影定位眼睛和嘴巴 | 第53-54页 |
| ·基于几何结构和灰度复杂度的人眼定位 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 结论和展望 | 第58-60页 |
| ·结论 | 第58-59页 |
| ·对进一步工作的展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 人脸检测研究综述 | 第64-99页 |
| 摘要 | 第65-66页 |
| Abstract | 第66-69页 |
| 第1章 引言 | 第69-72页 |
| 第2章 人脸检测问题的分类与人脸模式分析 | 第72-74页 |
| 第3章 人脸检测方法 | 第74-92页 |
| ·基于知识的人脸检测方法 | 第74-75页 |
| ·基于特征的人脸检测方法 | 第75-76页 |
| ·基于低级别特征分析 | 第75-76页 |
| ·基于中高级特征分析 | 第76页 |
| ·基于模板匹配的人脸检测方法 | 第76-77页 |
| ·基于图象块的人脸检测方法 | 第77-79页 |
| ·本征脸 | 第77-78页 |
| ·支持向量机(SupportvectorMachine) | 第78页 |
| ·稀疏网络 | 第78-79页 |
| ·基于肤色区域分割与人脸验证方法 | 第79-85页 |
| ·RGB和标准化rgb色彩空间 | 第79-80页 |
| ·HSI彩色空间 | 第80-81页 |
| ·其他常用色彩空间 | 第81-85页 |
| ·基于启发式模型的方法 | 第85-86页 |
| ·基于统计模型的方法 | 第86-92页 |
| ·基于特征空间的方法 | 第86-87页 |
| ·基于人工神经网的方法 | 第87-89页 |
| ·基于概率模型的方法 | 第89页 |
| ·基于统计模型的方法总结 | 第89-92页 |
| 第4章 总结与展望 | 第92-94页 |
| 参考文献 | 第94-99页 |
| A Study on Face Detection Based on Skin Color Model and Complexity of Gray | 第99-153页 |
| Abstract | 第100-104页 |
| CHARPTER 1 Introduction | 第104-114页 |
| ·Face detection research background and significance | 第104-105页 |
| ·The relations of face detection and face recognition | 第105-106页 |
| ·Face Detection Study of the status quo at home and abroad | 第106-112页 |
| ·Knowledge-based approach rules | 第107-108页 |
| ·Feature of variables | 第108-109页 |
| ·Template matching | 第109-110页 |
| ·Based on the appearance of the way | 第110-112页 |
| ·Research papers and organizational structure | 第112-114页 |
| CHARPTER 2 colour model and colour of the regional division | 第114-135页 |
| ·Modeling common skin color space | 第114-118页 |
| ·RGB color space and standardization rgb | 第115页 |
| ·HSI color space | 第115-116页 |
| ·CMY color space | 第116-117页 |
| ·YUV color space | 第117-118页 |
| ·YCbCr color model and improve the colour space | 第118-124页 |
| ·Face candidate Segmentation | 第124-131页 |
| ·System processes | 第124-125页 |
| ·Light compensation | 第125-127页 |
| ·Image Filtering | 第127-128页 |
| ·Colour Modeling | 第128-129页 |
| ·Mathematical morphology operation | 第129-131页 |
| ·Unless the region to face rough classification | 第131-134页 |
| ·Based on the area of share and the method of regional Fill Rate | 第131-132页 |
| ·Based on the regional aspect ratio to meet the golden section method | 第132-133页 |
| ·Based on the colour and location of the regional optimization | 第133-134页 |
| ·Summary | 第134-135页 |
| CHARPTER 3 Facial Feature edge detection | 第135-146页 |
| ·Edge detection of basic steps | 第135-136页 |
| ·Several classic edge detection operator | 第136-141页 |
| ·Robert operator and its algorithm | 第136页 |
| ·Sobel operator and its algorithm | 第136-137页 |
| ·Prewitt operator and its algorithm | 第137页 |
| ·laplacian operator and its algorithm | 第137-138页 |
| ·Canny operator and its algorithm | 第138-141页 |
| ·Sobel operator Canny operator and the integration of test results | 第141-144页 |
| ·Based on the edge of the facial characteristics of precise positioning | 第144-145页 |
| ·Share information to the edge of the region unless the Face | 第144页 |
| ·Jaw contour tracking precision positioning Face | 第144-145页 |
| ·Summary | 第145-146页 |
| CHARPTER 4 Face detection characteristics of organ | 第146-151页 |
| ·Integral projection positioning eyes and mouth | 第146-148页 |
| ·Based on the geometry and gray complexity of targeting the human eye | 第148-150页 |
| ·Summary | 第150-151页 |
| CHARPTER 5 Conclusion and outlook | 第151-153页 |
| ·Conclusion | 第151-152页 |
| ·Outlook | 第152-153页 |
| A Survey of Human Face Detection | 第153-182页 |
| Abstract | 第154-156页 |
| CHARPTER 1 INTRODUCTION | 第156-159页 |
| CHARPTER 2 Face detection and classification of the human face of model | 第159-162页 |
| CHARPTER 3 Methods of Face Detection | 第162-180页 |
| ·Knowledge-based Face Detection | 第162页 |
| ·Based on the characteristics of the face detection method | 第162-164页 |
| ·Based on the characteristics of low-level | 第163-164页 |
| ·Based on the characteristics of senior | 第164页 |
| ·Based on the template matching the face detection method | 第164-165页 |
| ·Based on the image of the block face detection method | 第165-167页 |
| ·Intrinsic face | 第165-166页 |
| ·SupportVectorMachine | 第166页 |
| ·Sparse network | 第166-167页 |
| ·Segmentation based on skin color and facial verification method | 第167-173页 |
| ·RGB color space and standardization rgb | 第167-168页 |
| ·HSI color space | 第168-169页 |
| ·Other common color space | 第169-173页 |
| ·Based on the model of heuristic | 第173-174页 |
| ·Based on the statistical model of | 第174-180页 |
| ·Based on the characteristics of the method of space | 第174-175页 |
| ·Based on artificial neural network approach | 第175-176页 |
| ·Based on the model of probability | 第176-177页 |
| ·Based on the statistical model Methods | 第177-180页 |
| CHARPTER 4 Summary and Outlook | 第180-182页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和研究成果 | 第182-183页 |
| 致谢 | 第183页 |
