基于几何特征分析的证件照头部姿态检测
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTARCT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第11-12页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 人脸与头部图像处理算法 | 第13-20页 |
| 2.1 头部姿态估计相关算法 | 第13-16页 |
| 2.2 耳朵识别与分割相关算法 | 第16-19页 |
| 2.2.1 耳朵检测算法综述 | 第16-18页 |
| 2.2.2 耳朵分割算法综述 | 第18-19页 |
| 2.3 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 论文的算法基础 | 第20-28页 |
| 3.1 人眼瞳孔定位算法 | 第20-21页 |
| 3.2 决策树生成之ID3算法 | 第21-25页 |
| 3.2.1 决策树的学习 | 第22-23页 |
| 3.2.2 ID3算法 | 第23-25页 |
| 3.3 RANSAC拟合算法 | 第25-27页 |
| 3.3.1 RANSAC拟合与最小二乘拟合 | 第25-26页 |
| 3.3.2 基于RANSAC方法的抛物线拟合 | 第26-27页 |
| 3.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 证件照的头部姿态偏斜检测 | 第28-37页 |
| 4.1 特征的选取 | 第29-31页 |
| 4.2 基于决策树与几何特征分析的头部偏斜检测 | 第31-36页 |
| 4.2.1 使用观察调整法得到判断规则 | 第31-33页 |
| 4.2.2 使用决策树生成判断规则 | 第33-35页 |
| 4.2.3 头偏检测的实验讨论 | 第35-36页 |
| 4.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 证件照中耳朵遮挡检测 | 第37-51页 |
| 5.1 基于皮肤外轮廓抛物线拟合的耳朵有无检测 | 第37-41页 |
| 5.1.1 耳朵矩形区域的提取 | 第38页 |
| 5.1.2 耳朵矩形区域的皮肤检测 | 第38-39页 |
| 5.1.3 耳朵有无检测的原理 | 第39-41页 |
| 5.2 基于脸部轮廓线提取的耳朵精确分割 | 第41-44页 |
| 5.2.1 基于动态规划的脸部轮廓线提取 | 第41-43页 |
| 5.2.2 脸部轮廓线提取的应用 | 第43-44页 |
| 5.3 实验结果讨论 | 第44-50页 |
| 5.3.1 耳朵有无检测的实验讨论 | 第45-47页 |
| 5.3.2 脸部轮廓线提取的实验讨论 | 第47-50页 |
| 5.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 总结及展望 | 第51-54页 |
| 6.1 本文总结 | 第51-52页 |
| 6.2 未来展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 附件 | 第59页 |
