基于形状特征的人脸聚类算法—硕士毕业论文下载



基于形状特征的人脸聚类算法

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基于形状特征的人脸聚类算法

论文目录
摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-8页
1 绪论	第8-16页
· 选题背景及意义	第8-9页
· 技术发展与现状	第9-15页
· 大型人脸库检索	第9-10页
· 聚类技术	第10-12页
· 脸形分类	第12-15页
· 本文的主要工作	第15-16页
2 人脸检测与定位	第16-23页
· 人脸检测方法概述	第16页
2.2 基于 AdaBoost 的人脸检测	第16-21页
2.2.1 Haar-like 特征	第18-19页
· 生成弱分类器	第19-20页
· 级联分类器	第20-21页
· 实验结果及分析	第21-22页
· 本章小结	第22-23页
3 人脸形状特征提取	第23-37页
· 点分布模型	第25-29页
· 训练集的标定	第25-26页
· 训练样本对齐	第26-28页
· 全局形状模型	第28-29页
· 局部纹理模型	第29-31页
· 目标搜索过程	第31-33页
· 模型初始定位	第32页
· 特征点局部搜索	第32页
· 计算形状和姿态参数	第32页
· 参数更新	第32-33页
3.4 改进的 ASM 方法	第33-35页
· 初始定位的改进	第33-34页
· 纹理模型的改进	第34-35页
· 实验结果及分析	第35-36页
· 本章小结	第36-37页
4 基于形状特征的人脸聚类	第37-53页
· 聚类算法比较	第38-44页
· 层次聚类方法	第38-40页
· 划分聚类方法	第40-41页
· 模糊聚类方法	第41-42页
· 基于神经网络的方法	第42-43页
· 大型数据集聚类	第43-44页
· 高维数据聚类分析	第44页
· 基于形状特征的人脸聚类	第44-51页
4.2.1 ISODATA 聚类算法	第45-47页
4.2.2 Hausdorff 距离	第47页
· 改进的聚类算法	第47-48页
· 实验结果及分析	第48-51页
· 基于聚类的二层次检索	第51-52页
· 最近邻搜索模型	第51页
· 实验结果及分析	第51-52页
· 本章小结	第52-53页
5 总结与展望	第53-54页
· 本文工作总结	第53页
· 改进与展望	第53-54页
致谢	第54-55页
参考文献	第55-58页
附录	第58页
A 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录	第58 页

本篇论文共58页，点击这进入下载页面。

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