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关于人脸检测技术的研究
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关于人脸检测技术的研究
论文目录
 
第1章 绪论第13-27 页
　　· 人脸检测问题的提出第13 页
　　· 人脸检测的学术和应用价值第13-14 页
　　· 人脸检测的难点第14 页
　　· 目前的人脸检测方法第14-18 页
　　　　· 基于启发式模型的方法第14-16 页
　　　　· 基于统计模型的方法第16-18 页
　　· 肤色信息在人脸检测中的应用第18-23 页
　　· 人耳生物特征第23-24 页
　　· 主要研究内容第24-25 页
　　· 论文的创新点第25 页
　　· 论文的安排第25-27 页
第2章 基于KICA的人脸检测算法第27-44 页
　　· 肤色提取第27-28 页
　　· 噪声滤波第28 页
　　· 确定候选脸第28 页
　　· 基于Kernel ICA算法的独立特征提取第28-38 页
　　　　· 建立训练样本集第28-29 页
　　　　· 预处理第29-31 页
　　　　· 独立特征提取第31-36 页
　　　　· 独立基选择第36-38 页
　　· 基于SVM的ICA特征分类第38-40 页
　　· 实验结果与分析第40-42 页
　　· 本章小结第42-44 页
第3章 链式Boosting算法在人脸检测中的应用第44-55 页
　　· 链式Boosting的结构第44-45 页
　　· 链式Boosting的训练算法第45-47 页
　　· 链式Boosting训练算法的优化第47-48 页
　　　　· 对a的优化第47-48 页
　　　　· 去除Boosting算法中的冗余信息第48 页
　　· 链式Boosting算法在人脸检测中的应用第48-51 页
　　　　· 构造重建图像信噪比阈值函数第48-49 页
　　　　· 用链式Boosting方法进行人脸检测第49-51 页
　　· 实验结果与分析第51-52 页
　　· 本章小结第52-55 页
第4章 基于模板匹配的人脸检测算法第55-82 页
　　· 可能肤色区域的提取第55-58 页
　　· 去除噪声第58 页
　　· 形态化处理第58-61 页
　　· 连通区域标记，构造候选人脸区域的外接矩形第61 页
　　· 可能肤色分块分析第61-62 页
　　· 基于模板匹配的人脸检测方法第62-74 页
　　　　· 模板匹配的基本原理第62-64 页
　　　　· 基于平均脸模板匹配的人脸检测第64-74 页
　　· 规则验证第74-78 页
　　　　· 第一步验证——选出头发区域来(不考虑秃顶)第74-76 页
　　　　· 第二步验证——改进了的人脸三分图模型验证规则第76-78 页
　　· 实验结果和分析第78-80 页
　　· 本章小结第80-82 页
第5章 三种方法之比较第82-85 页
第6章 结束语第85-88 页
　　· 总结第85-86 页
　　· 展望第86-88 页
致谢第88-89 页
参考文献第89-93 页
个人简历 在读期间发表的学术论文与研究成果第93 页

本篇论文共93页，点击这进入下载页面。
 
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