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基于AdaBoost算法的自动人脸检测与识别
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基于AdaBoost算法的自动人脸检测与识别
论文目录
 
摘要第1-5 页
Abstract第5-8 页
第一章 绪论第8-18 页
　　· 引言第8 页
　　· 人脸识别概述第8-10 页
　　　　· 国内研究状况第9-10 页
　　　　· 国外研究状况第10 页
　　· 人脸检测概述第10-15 页
　　　　· 基于特征的检测方法第10-11 页
　　　　· 基于统计模型的检测方法第11-12 页
　　　　· 常用的人脸检测方法简介第12-15 页
　　· AdaBoost算法概述第15-16 页
　　· 本课题研究的主要内容第16-18 页
第二章 harr特征与积分图及肤色建模第18-33 页
　　· 引言第18 页
　　· harr特征第18-22 页
　　　　· 概述第18-19 页
　　　　· 特征模版第19 页
　　　　· 检测窗口内特征总数第19-22 页
　　· 积分图第22-27 页
　　　　· 概述第22-25 页
　　　　· 利用积分图计算harr特征值第25-27 页
　　· 肤色建模第27-33 页
　　　　· 各种色彩空间概述第27-31 页
　　　　· 肤色模型的建立第31-33 页
第三章 分类器的训练第33-42 页
　　· 训练样本选择第33 页
　　　　· 非人脸样本第33 页
　　　　· 人脸样本第33 页
　　· 样本图像预处理第33-36 页
　　　　· 图像灰度化第33-34 页
　　　　· 尺寸归一化第34-35 页
　　　　· 光线补偿第35-36 页
　　· 弱分类器训练第36-39 页
　　· 强分类器构造第39-42 页
第四章 基于AdaBoost算法的人脸检测与识别系统实现第42-59 页
　　· 人脸检测第42-49 页
　　　　· AdaBoost人脸检测方法选择与实现第42-47 页
　　　　· 对AdaBoost人脸检测算法的改进第47-49 页
　　· 人脸跟踪第49-52 页
　　　　· 跟踪流程第49-50 页
　　　　· 预测搜索范围和人脸大小第50-51 页
　　　　· 带跟踪的人脸检测流程第51-52 页
　　· 人脸识别第52-54 页
　　　　· 特征点的提取第52 页
　　　　· 特征点的定位第52-53 页
　　　　· 识别第53-54 页
　　　　· 结果分析第54 页
　　· 系统的设计与实现第54-59 页
　　　　· 开发环境第54-55 页
　　　　· 系统的结构第55-59 页
第五章 总结与展望第59-60 页
参考文献第60-64 页
攻读硕士期间参与的科研项目第64-65 页
致谢第65 页

本篇论文共65页，点击这进入下载页面。
 
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