基于支持向量机的彩色人脸检测技术

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基于支持向量机的彩色人脸检测技术

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基于支持向量机的彩色人脸检测技术

论文目录
第一章绪论	第1-19页
1．1 引言	第8-9页
1．2 人脸检测综述	第9-17页
1．2．1 该领域内的研究现状	第9-10页
1．2．2 主要人脸检测方法	第10-17页
1．2．3 人脸检测的评价指标	第17页
1．3 论文主要研究工作	第17-18页
1．4 论文的创新之处	第18页
1．5 论文的内容结构	第18-19页
第二章支持向量机技术	第19-25页
2．1 引言	第19页
2．2 支持向量机方法	第19-22页
2．3 支持向量机的主要优点	第22-23页
2．4 核函数	第23-24页
2．5 SVM算法	第24页
2．6 关于SVM的应用研究	第24-25页
第三章彩色图像分割技术	第25-36页
3．1 引言	第25页
3．2 彩色空间	第25-30页
3．2．1 RGB色彩空间	第25-26页
3．2．2 归一化RGB色彩模型	第26页
3．2．3 HSI色彩模型	第26-27页
3．2．4 HSV色彩模型	第27-28页
3．2．5 YIQ色彩模型	第28页
3．2．6 YUV色彩模型	第28-29页
3．2．7 CMY彩色模型	第29-30页
3．2．8 YCbCr彩色模型	第30页
3．3 彩色图像的分割	第30-36页
3．3．1 选取色彩空间	第31页
3．3．2 建立肤色模型	第31-33页
3．3．3 肤色分割	第33-36页
第四章预处理和特征空间	第36-43页
4．1 引言	第36页
4．2 训练样本图像集合	第36-39页
4．2．1 获取人脸样本图像	第36-38页
4．2．2 获取非人脸样本图像	第38页
4．2．3 训练样本预处理	第38-39页
4．3 特征提取	第39-43页
4．3．1 主成分分析原理	第40页
4．3．2 样本图像的主成分分析	第40-43页
第五章人脸检测	第43-52页
5．1 引言	第43页
5．2 SVM分类器	第43页
5．3 SVM的训练	第43-45页
5．4 人脸检测算法流程	第45-47页
5．5 基于SVM的人脸检测	第47-49页
5．6 实验结果及分析	第49-50页
5．7 部分测试图像的检测结果	第50-52页
第六章总结与展望	第52-53页
致谢	第53-54页
参考文献	第54-59页

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