基于肤色分割的人脸检测算法的研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 人脸检测技术在警察执法工作中的应用 | 第13页 |
| 1.4 课题的难点和评价指标 | 第13-15页 |
| 1.5 目前人脸自动识别存在的问题及发展方向 | 第15-16页 |
| 1.6 本文内容及主要工作 | 第16-18页 |
| 第2章 人脸检测方法及肤色模型 | 第18-38页 |
| 2.1 人脸检测的主要方法 | 第18-25页 |
| 2.1.1 基于几何特征的方法 | 第19-20页 |
| 2.1.2 基于统计的方法 | 第20-22页 |
| 2.1.3 成型系统与人脸库 | 第22-23页 |
| 2.1.4 模板匹配法 | 第23-24页 |
| 2.1.5 基于肤色的检测方法 | 第24-25页 |
| 2.2 色彩空间 | 第25-30页 |
| 2.2.1 色彩空间的分类 | 第26-29页 |
| 2.2.2 色彩空间的比较与选取 | 第29-30页 |
| 2.3 肤色样本 | 第30页 |
| 2.4 常用肤色模型 | 第30-36页 |
| 2.4.1 阈值分割模型 | 第30-32页 |
| 2.4.2 直方图模型 | 第32页 |
| 2.4.3 高斯分布模型 | 第32-34页 |
| 2.4.4 改进的高斯肤色模型 | 第34-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-38页 |
| 第3章 肤色分割及人脸定位 | 第38-54页 |
| 3.1 图像预处理 | 第38-41页 |
| 3.1.1 图像平滑处理 | 第38-40页 |
| 3.1.2 光照补偿 | 第40-41页 |
| 3.2 肤色分割 | 第41-45页 |
| 3.2.1 图像分割常用方法 | 第41-43页 |
| 3.2.2 肤色区域分割 | 第43-45页 |
| 3.3 形态学处理 | 第45-47页 |
| 3.3.1 形态学介绍 | 第45-47页 |
| 3.3.2 形态学实现 | 第47页 |
| 3.4 候选人脸的确定 | 第47-49页 |
| 3.5 人眼检测 | 第49-51页 |
| 3.5.1 常用人眼检测方法 | 第49-50页 |
| 3.5.2 基于几何规则的人眼检测 | 第50-51页 |
| 3.6 人脸精确定位 | 第51-53页 |
| 3.7 本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 实验结果及分析 | 第54-60页 |
| 4.1 实验方案 | 第54-55页 |
| 4.2 系统流程及检测过程 | 第55-56页 |
| 4.3 结果及分析 | 第56-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-60页 |
| 第5章 结论与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 工作总结 | 第60页 |
| 5.2 工作展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
