基于自然图片的人脸检测识别系统的实现
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基于自然图片的人脸检测识别系统的实现
论文目录
摘要
第1-5 页
Abstract
第5-8 页
1 绪论
第8-12 页
· 研究的目的和意义
第8-9 页
· 国内外人脸识别方法及比较研究
第9-10 页
· 本文主要研究内容及安排
第10-12 页
2 数字视频图像处理
第12-31 页
· 视频图像的基本概念
第12-14 页
· 数字图像
第12-14 页
· 视频
第14 页
· 颜色空间
第14-15 页
· 彩色图像
第14-15 页
· 图像的灰度化
第15 页
· 图像预处理
第15-18 页
· 图像平滑
第16 页
· 中值滤波
第16-18 页
· 图像分割
第18-22 页
· 图像分割技术
第18-19 页
· 区域分割
第19-20 页
· 基于边缘提取的分割法
第20-22 页
· 区域生长
第22 页
· 数学形态学算法
第22-27 页
· 基本定义
第23 页
· 二值形态学的基本运算
第23-27 页
· 连通性分析
第27-29 页
· 连通性相关定义
第27-28 页
· 连通分量标记
第28-29 页
· 图像填充
第29-31 页
3 Boosting和AdsBoost方法概述
第31-43 页
· 引言
第31-32 页
· Boost方法概述
第31-32 页
· PAC学习模型
第32-35 页
· 数学描述
第32-33 页
· 弱学习与强学习
第33 页
· Boosting方法
第33-35 页
· 基于AdaBoost算法的人脸检测
第35-40 页
· Haar-Iike特征和特征值的计算
第35-40 页
· AdaBoost算法的改进
第40-43 页
· AdaBoost算法的不足
第40-41 页
· 改进的AdaBoost算法
第41-43 页
4 奇异值分析(PCA)的人脸识别
第43-52 页
· K-L变换的基本原理
第43-44 页
· 最近邻分类器
第44-45 页
· 基于 PCA的人脸识别
第45-48 页
· 特征脸空间的构造
第46-47 页
· 训练样本的特征提取
第47-48 页
· 基于2DPCA的人脸识别
第48-52 页
· 2DPCA的基本思想
第49 页
· 基于2DPCA的人脸特征提取
第49-50 页
· 32DPCA分类器
第50-51 页
· 基于2DPCA的图像重构
第51-52 页
5. 本系统的实现
第52-58 页
· 背景检测与去除
第52-53 页
· 系统的实现
第53-57 页
· 实现中的一些其他的细节
第57-58 页
· 对于图片的增强
第57-58 页
6. 总结与展望
第58-60 页
· 本文总结
第58 页
· 展望
第58-60 页
参考文献
第60-63 页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
第63-64 页
致谢
第64-66 页
本篇论文共
66
页,
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。
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