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基于HOG特征的人脸识别方法的研究与实现
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基于HOG特征的人脸识别方法的研究与实现
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4页
第1章 绪论第7-15页
　　　　1.1 课题研究背景及意义第7-8页
　　　　1.2 国内外研究现状第8-12页
　　　　　　　　1.2.1 基于几何特征的方法第8-9页
　　　　　　　　1.2.2 基于统计特征的方法第9-10页
　　　　　　　　1.2.3 基于机器学习的方法第10-12页
　　　　1.3 常用人脸数据库及人脸识别的性能评价第12-13页
　　　　　　　　1.3.1 常用人脸数据库第12-13页
　　　　　　　　1.3.2 人脸识别的性能评价第13页
　　　　1.4 本文研究内容及创新点第13-14页
　　　　1.5 论文主要工作及结构安排第14-15页
第2章 基于 VFW 的视频采集系统第15-21页
　　　　2.1 VIDEO FOR WINDOWS (VFW) 概述第15-18页
　　　　　　　　2.1.1 video for windows (VFW)简介第15-16页
　　　　　　　　2.1.2 模块组成和 VFW.h 头文件第16-17页
　　　　　　　　2.1.3 AVIcap 捕获窗口第17-18页
　　　　2.2 视频采集的结构流程第18-19页
　　　　2.3 视频采集实现第19-21页
第3章 基于肤色提取的人脸检测定位第21-37页
　　　　3.1 人脸检测技术第21-23页
　　　　　　　　3.1.1 人脸检测技术的研究及意义第21页
　　　　　　　　3.1.2 人脸检测方法第21-23页
　　　　3.2 基于肤色提取的人脸检测第23-27页
　　　　　　　　3.2.1 色彩空间及肤色模型第23-26页
　　　　　　　　3.2.2 基于 YCbCr 色彩空间的肤色分割第26-27页
　　　　3.3 人脸图像预处理第27-33页
　　　　　　　　3.3.1 图像处理技术第27-30页
　　　　　　　　3.3.2 形态学滤波的处理方法第30-33页
　　　　3.4 初步定位人脸区域第33-34页
　　　　　　　　3.4.1 积分投影法第33页
　　　　　　　　3.4.2 利用投影分析初步定位人脸位置第33-34页
　　　　3.5 人脸校正第34-37页
　　　　　　　　3.5.1 嘴唇定位第34页
　　　　　　　　3.5.2 准确定位人脸区域第34-37页
第4章 基于 HOG 特征的人脸识别算法第37-46页
　　　　4.1 基于 HOG 特征的弹性图匹配算法第37-39页
　　　　　　　　4.1.1 HOG 描述符第37页
　　　　　　　　4.1.2 算法实现第37-38页
　　　　　　　　4.1.3 建立面部模型和自动标定特征点第38-39页
　　　　4.2 算法优化第39-40页
　　　　　　　　4.2.1 优化理论第39-40页
　　　　　　　　4.2.2 权值的选取第40页
　　　　4.3 实验数据及来源第40-41页
　　　　4.4 实验过程及结果第41-45页
　　　　　　　　4.4.1 基于 ORL 人脸数据库第41-43页
　　　　　　　　4.4.2 基于 FERET 人脸数据库第41-45页
　　　　4.5 实验结论第45-46页
第5章 人脸识别系统的设计与实现第46-65页
　　　　5.1 VISUAL C++和 MATLAB 的混合编程第46-48页
　　　　　　　　5.1.1 混合编程环境的搭建第46-47页
　　　　　　　　5.1.2 Visual C++程序编译链接过程第47-48页
　　　　5.2 软硬件环境和设备第48-49页
　　　　　　　　5.2.1 硬件设备第48页
　　　　　　　　5.2.2 软件环境第48-49页
　　　　5.3 系统流程图第49-50页
　　　　5.4 系统设计第50-52页
　　　　5.5 系统的实现第52-65页
总结与展望第65-67页
　　　　总结第65页
　　　　展望第65-67页
参考文献第67-70页
致谢第70-71页
在读期间发表论文第71页

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