基于主动形状模型的人脸特征提取的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题的背景与研究现状 | 第9-12页 |
| ·人脸识别与生物特征识别 | 第9-10页 |
| ·人脸识别的特点 | 第10-11页 |
| ·人脸识别的研究现状 | 第11-12页 |
| ·人脸识别系统构成 | 第12-13页 |
| ·人脸识别的应用 | 第13-15页 |
| 2 人脸检测与特征提取概述 | 第15-23页 |
| ·人脸检测 | 第15-21页 |
| ·人脸检测问题的分类 | 第15-16页 |
| ·人脸检测关键方法 | 第16-19页 |
| ·人脸模式分析 | 第19-20页 |
| ·人脸检测的评价标准 | 第20-21页 |
| ·特征提取 | 第21-23页 |
| ·几何特征 | 第22页 |
| ·频域特征 | 第22-23页 |
| 3 图像的预处理 | 第23-35页 |
| ·图像预处理在系统中的重要作用 | 第23页 |
| ·图像去噪 | 第23-24页 |
| ·图像归一化 | 第24-25页 |
| ·图像增强 | 第25-26页 |
| ·图像的光照补偿 | 第26-35页 |
| ·直方图均衡 | 第26-31页 |
| ·其他补偿光照的方法 | 第31-33页 |
| ·试验结果 | 第33-35页 |
| 4 基于主动形状模型的面部特征定位 | 第35-62页 |
| ·计算机视觉中的统计模型 | 第35-36页 |
| ·基于主动形状模型的人脸定位 | 第36-53页 |
| ·主动形状模型算法流程 | 第36-37页 |
| ·点分布模型的建立 | 第37-47页 |
| ·目标搜索过程 | 第47-53页 |
| ·对主动形状模型的改进 | 第53-62页 |
| ·半自动的特征点标定工具 | 第53-54页 |
| ·瞳孔的精确定位 | 第54-55页 |
| ·改进的搜索策略 | 第55-60页 |
| ·试验结果 | 第60-62页 |
| 5 试验结果与分析 | 第62-67页 |
| ·改进的ASM与标准的ASM的比较 | 第62-64页 |
| ·影响ASM搜索的因素分析 | 第64-67页 |
| 结论 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
