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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于数字图像处理的人脸检测算法研究与实现
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基于数字图像处理的人脸检测算法研究与实现
 
     论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 引言第10-14页
   ·选题背景及意义第10-11页
   ·人脸检测的研究现状第11-12页
     ·国内研究现状第11-12页
     ·国外研究现状第12页
   ·课题来源及研究内容第12-14页
第2章 人脸检测与识别的基本算法第14-19页
   ·人脸检测的基本方法第14-16页
     ·基于知识的人脸检测方法第14-15页
     ·基于统计的人脸检测方法第15-16页
   ·人脸识别的基本算法第16-18页
     ·基于几何特征的人脸识别第16-17页
     ·基于子空间分析的人脸识别第17页
     ·基于弹性图匹配的人脸识别第17-18页
     ·基于神经网络的人脸识别第18页
     ·基于隐马尔可夫模型的人脸识别第18页
   ·本章小结第18-19页
第3章 基于快速粒子群优化算法的人脸图像去噪第19-26页
   ·引言第19页
   ·小波阈值收缩法去噪原理第19-20页
   ·快速粒子群优化PSO 算法原理第20-21页
   ·快速PSO 运用于图像去噪中第21-22页
   ·实验与结果分析第22-24页
   ·本章小结第24-26页
第4章 基于四元素的彩色人脸图像边缘检测第26-33页
   ·引言第26-27页
   ·粒子群优化PSO 算法原理第27页
   ·改进粒子群优化算法第27-28页
   ·基于四元数的图像边缘原理第28-30页
     ·四元数的极坐标第28-29页
     ·用四元数的旋转来表示彩色图像边缘第29-30页
   ·改进PSO 算法检测图像边缘第30-31页
   ·实验结果与分析第31-32页
   ·本章小结第32-33页
第5章 基于蜂群算法的人脸图像分割第33-39页
   ·引言第33-34页
   ·基本蜂群优化算法模型第34-35页
   ·基于蜂群算法的图像分割第35-37页
     ·二维Otsu 图像分割第35-36页
     ·基于蜂群算法的Otsu 图像分割第36-37页
   ·实验结果和分析第37-38页
   ·本章小结第38-39页
第6章 人脸图像光照影响的处理第39-48页
   ·基于不敏感视觉特征的方法第39-41页
     ·小波变换的图像处理第39-40页
     ·基于Gabor 滤波器的图像处理第40-41页
     ·高斯滤波器第41页
   ·利用灰度变换处理图像第41-42页
   ·对图像的光照补偿第42-45页
     ·监督颜色恒常性方法第42页
     ·Grayworld 的彩色均衡法第42-44页
     ·“WhitePatch 方法第44页
     ·同态滤波的方法第44页
     ·局部图像增强方法第44-45页
     ·最优估计方法第45页
   ·一种改进光照补偿方法第45-47页
     ·引言第45页
     ·色彩的偏移的判定第45页
     ·改进方法的光照补偿原理第45-46页
     ·本方法的理论依据第46页
     ·实验结果与分析第46-47页
   ·本章小结第47-48页
结论第48-49页
致谢第49-50页
参考文献第50-56页
攻读学位期间取得的学术成果第56页

 
 
论文编号BS123543,这篇论文共56
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