基于改进ASM的人脸特征提取算法研究与实现

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基于改进ASM的人脸特征提取算法研究与实现

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基于改进ASM的人脸特征提取算法研究与实现

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第一章绪论	第10-17页
1.1 引言	第10-12页
1.1.1 人脸识别及其意义	第10页
1.1.2 人脸识别的优势及难点	第10-11页
1.1.3 人脸识别系统的构成	第11-12页
1.2 人脸特征提取	第12-14页
1.2.1 图像分割、可变形模板与点分布模型	第12-13页
1.2.2 主动形状模型	第13页
1.2.3 主动外观模型	第13-14页
1.2.4 前人对ASM的改进	第14页
1.3 本文的主要工作	第14-15页
1.4 论文组织结构	第15-17页
第二章人脸检测	第17-27页
2.1 引言	第17页
2.2 人脸检测技术	第17-21页
2.2.1 基于肤色区域的方法	第18-19页
2.2.2 基于启发式模型的方法	第19页
2.2.3 基于统计模型的方法	第19-21页
2.3 VIOLA-JONES检测器	第21-26页
2.3.1 Haar-like特征	第21-22页
2.3.2 积分图像	第22-23页
2.3.3 Adaboost算法	第23-25页
2.3.4 级联	第25-26页
2.4 本章小结	第26-27页
第三章主动形状模型	第27-35页
3.1 引言	第27页
3.2 形状和形状向量	第27-30页
3.2.1 形状	第27-28页
3.2.2 形状的对齐	第28-29页
3.2.3 形状模型	第29-30页
3.3 局部纹理模型	第30-32页
3.3.1 纹理的形成	第30-31页
3.3.2 局部纹理模型的建立	第31页
3.3.3 纹理的搜索	第31-32页
3.4 全局统计模型	第32-34页
3.4.1 对全局统计模型的深入理解	第32-34页
3.4.2 一个示例	第34页
3.5 本章小结	第34-35页
第四章 ASM的实现	第35-45页
4.1 引言	第35页
4.2 人脸数据库	第35-36页
4.3 ME17评估	第36-37页
4.4 建立纹理模型	第37-41页
4.4.1 纹理模型搜索参数：nProfWidth和nPixSearch	第37-38页
4.4.2 搜索参数：nMaxSearchIters和nQualifyingDisplacements	第38-39页
4.4.3 晶须的方向	第39页
4.4.4 对训练集的讨论	第39-41页
4.5 对经典ASM的改进	第41-43页
4.5.1 经典ASM的缺陷	第41-42页
4.5.2 改进算法	第42-43页
4.6 本章小结	第43-45页
第五章特征点提取优化	第45-52页
5.1 引言	第45页
5.2 背景减除	第45-49页
5.2.1 图像的灰度化	第46-47页
5.2.2 背景灰度取样	第47页
5.2.3 扫描	第47-49页
5.3 鼻孔形状的提取	第49-50页
5.4 本章小结	第50-52页
第六章总结与展望	第52-54页
6.1 总结	第52页
6.2 展望	第52-54页
参考文献	第54-58页
致谢	第58-59页
附录	第59-60页

本篇论文共60页，点击这进入下载页面。

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