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静态图像中人脸检测与识别系统的设计
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静态图像中人脸检测与识别系统的设计
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
第1章 绪论第8-14页
　　1.1 课题研究背景及意义第8-9页
　　1.2 国内外该方向的研究现状第9-12页
　　　　1.2.1 国外研究发展现状第9-11页
　　　　1.2.2 国内研究发展现状第11-12页
　　1.3 本文主要研究内容第12-14页
第2章 人脸检测和识别技术的基本理论第14-20页
　　2.1 人脸检测的主要方法第14-16页
　　　　2.1.1 基于先验知识模型的人脸检测方法第14-15页
　　　　2.1.2 基于模板匹配模型的人脸检测方法第15-16页
　　　　2.1.3 基于统计学模型的人脸检测方法第16页
　　2.2 人脸识别的主要方法第16-19页
　　　　2.2.1 基于几何特征的人脸识别方法第17页
　　　　2.2.2 基于特征脸的人脸识别方法第17-18页
　　　　2.2.3 基于人工神经网络的人脸识别算法第18页
　　　　2.2.4 基于隐马尔可夫模型的人脸识别算法第18-19页
　　2.3 本章小结第19-20页
第3章 图像预处理以及人脸区域的检测第20-41页
　　3.1 人脸图像预处理第20-27页
　　　　3.1.1 颜色空间第20-21页
　　　　3.1.2 几何校正第21-23页
　　　　3.1.3 图像滤波第23-27页
　　3.2 基于肤色模型的人脸检测第27-30页
　　　　3.2.1 肤色模型的建立第27-28页
　　　　3.2.2 肤色区域的分割及人脸检测第28-30页
　　3.3 基于Adaboost算法的人脸检测第30-36页
　　　　3.3.1 harr特征与积分图第31-34页
　　　　3.3.2 Adaboost算法第34-35页
　　　　3.3.3 级联分类器第35-36页
　　3.4 基于肤色模型结合Adaboost算法的人脸检测第36-40页
　　　　3.4.1 两种检测方法的优势及其局限性第36-37页
　　　　3.4.2 肤色模型结合Adaboost算法的人脸检测第37-38页
　　　　3.4.3 实验结果及分析第38-40页
　　3.5 本章小结第40-41页
第4章 人脸特征点定位及人脸识别第41-53页
　　4.1 人脸特征点的定位第41-46页
　　　　4.1.1 人脸特征点定位方法第41-42页
　　　　4.1.2 人脸五官分布的先验知识第42-43页
　　　　4.1.3 各特征点的定位第43-46页
　　4.2 基于PCA结合局部关键点的人脸识别第46-49页
　　　　4.2.1 构造特征脸空间第46-48页
　　　　4.2.2 样本的特征提取第48页
　　　　4.2.3 基于PCA结合局部特征点的人脸识别的实现第48-49页
　　4.3 实验结果及分析第49-52页
　　　　4.3.1 实验环境第49-50页
　　　　4.3.2 人脸识别实验分析第50-52页
　　4.4 本章小结第52-53页
结论第53-55页
参考文献第55-60页
致谢第60页

本篇论文共60页，点击这进入下载页面。
 
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