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图像人脸检测及超分辨率处理
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图像人脸检测及超分辨率处理
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-13页
　　1.1 研究背景第10-11页
　　1.2 研究问题第11-12页
　　1.3 论文组织第12-13页
第二章 人脸检测研究现状第13-26页
　　2.1 概念第13-14页
　　2.2 人脸检测算法研究第14-22页
　　　　2.2.1 基于知识的方法第15-17页
　　　　2.2.2 特征不变方法第17页
　　　　2.2.3 模板匹配方法第17-19页
　　　　2.2.4 基于统计的方法第19-22页
　　　　2.2.5 各类经典算法比较第22页
　　2.3 人脸检测方法的性能评价第22-26页
　　　　2.3.1 人脸图像数据库第22-24页
　　　　2.3.2 评价指标第24-26页
第三章 基于ADABOOST 算法的人脸检测第26-38页
　　3.1 ADABOOST 算法描述第26-27页
　　3.2 弱分类器的选取及训练(WEAK CLASSIFIER)第27-31页
　　　　3.2.1 特征第27-29页
　　　　3.2.2 特征值第29-30页
　　　　3.2.3 最优阈值的确定第30-31页
　　3.3 改进的人脸检测算法第31-33页
　　　　3.3.1 特征约简第31页
　　　　3.3.2 样本扩张第31-32页
　　　　3.3.3 多分辨率搜索第32-33页
　　　　3.3.4 算法流程图第33页
　　3.4 实验结果第33-37页
　　3.5 结论第37-38页
第四章 图像超分辨率研究现状第38-45页
　　4.1 概念第38-39页
　　4.2 图像超分辨率处理技术第39-43页
　　　　4.2.1 频域图像超分辨率处理方法第40-41页
　　　　4.2.2 空域图像超分辨率处理方法第41-42页
　　　　4.2.3 人脸图像超分辨率处理方法第42-43页
　　4.3 研究图像超分辨率处理技术的意义第43-45页
第五章 图像处理的金字塔形变换第45-52页
　　5.1 高斯金字塔的构建过程第45-46页
　　5.2 图像拉普拉斯金字塔的分解及重构过程第46-48页
　　　　5.2.1 图像的拉普拉斯金字塔分解第46-48页
　　　　5.2.2 由拉普拉斯金字塔重建原图像第48页
　　5.3 可操纵方向金字塔变换第48-52页
　　　　5.3.1 Steerable 滤波定理第49页
　　　　5.3.2 图像的steerable 金字塔分解及重构第49-50页
　　　　5.3.3 实验结果第50-52页
第六章 融合全局特征与局部细节信息的人脸图像超分辨率第52-71页
　　6.1 相关工作第52-54页
　　6.2 第一阶段：采用STEERABLE 金字塔重构全局高分辨率人脸图像第54-62页
　　　　6.2.1 特征向量第54-55页
　　　　6.2.2 塔状父结构第55-56页
　　　　6.2.3 局部最近邻查找算法第56-57页
　　　　6.2.4 基于邻域重建的图像小块合成第57-60页
　　　　6.2.5 特征向量平滑化第60-61页
　　　　6.2.6 重构全局高分辨率人脸图像第61-62页
　　6.3 第二阶段：残差人脸图像合成技术第62-63页
　　6.4 试验结果与分析第63-69页
　　　　6.4.1 一般人脸图像超分辨率第64-65页
　　　　6.4.2 表情人脸图像超分辨率第65-67页
　　　　6.4.3 带有附属物的人脸图像超分辨率第67-68页
　　　　6.4.4 实拍图像的超分辨率第68-69页
　　6.5 小结第69-71页
第七章 结论与展望第71-73页
　　7.1 结论第71页
　　7.2 展望第71-73页
参考文献第73-79页
致谢第79-80页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第80页

本篇论文共80页，点击这进入下载页面。
 
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