| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究的目的与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 人脸性别识别特征提取的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 基于几何特征的方法 | 第11-12页 |
| 1.2.2 基于外观特征的方法 | 第12-13页 |
| 1.3 人脸性别分类的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.4 本文的研究内容与章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 人脸检测与图像预处理 | 第17-37页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 人脸检测 | 第17-28页 |
| 2.2.1 人脸检测方法综述 | 第17-21页 |
| 2.2.2 Adaboost检测算法理论 | 第21-26页 |
| 2.2.3 人脸检测实验结果展示 | 第26-28页 |
| 2.3 精确眼睛定位 | 第28-32页 |
| 2.3.1 基于Adaboost级联分类器的眼睛区域检测 | 第28-30页 |
| 2.3.2 基于分块积分投影方法的精确眼睛定位 | 第30-32页 |
| 2.3.3 眼睛区域检测及定位实验结果展示 | 第32页 |
| 2.4 图像的几何平面旋转校正 | 第32-36页 |
| 2.4.1 图像的平面旋转校正方法 | 第33页 |
| 2.4.2 人脸图像旋转角度的计算 | 第33-36页 |
| 2.4.3 人脸图像旋转校正实验结果 | 第36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 基于主动表观模型AAM的面部特征点定位 | 第37-47页 |
| 3.1 引言 | 第37-38页 |
| 3.2 主动表观模型的模型建立 | 第38-41页 |
| 3.2.1 形状模型建立 | 第38-39页 |
| 3.2.2 纹理模型建立 | 第39-40页 |
| 3.2.3 表观模型建立 | 第40-41页 |
| 3.3 主动表观模型的训练及拟合计算 | 第41-42页 |
| 3.4 实验及结果展示 | 第42-45页 |
| 3.4.1 实验条件 | 第42-43页 |
| 3.4.2 手工特征点标定 | 第43-44页 |
| 3.4.3 对测试人脸图像的拟合 | 第44-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 第4章 基于精确贴片直方图的性别分类 | 第47-62页 |
| 4.1 引言 | 第47页 |
| 4.2 基于LBP直方图的人脸描述 | 第47-49页 |
| 4.2.1 局部二值模式算法 | 第47-48页 |
| 4.2.2 基于精确贴片直方图的人脸描述 | 第48-49页 |
| 4.3 基于支持向量机的性别分类 | 第49-56页 |
| 4.3.1 线性可分的最优分类面 | 第50-52页 |
| 4.3.2 线性不可分的最优分类面 | 第52-53页 |
| 4.3.3 支持向量机SVM的训练算法 | 第53-55页 |
| 4.3.4 常用的SVM核函数 | 第55-56页 |
| 4.3.5 LIBSVM简介 | 第56页 |
| 4.4 实验与结果分析 | 第56-60页 |
| 4.4.1 实验和讨论 | 第56-57页 |
| 4.4.2 准备工作 | 第57-58页 |
| 4.4.3 实验及结果展示 | 第58-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-62页 |
| 结论 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |