文档介绍：答辩委员会主席成都理工大学硕士学位论文基于数字图像处理的人脸检测算法研究与实现刘笃晋论文提交日期分类号指导教师姓名及职称孙淑霞教授申请学位级别硕士计算机应用技术论文答辩日期学位授予单位和日期成都理工大学年评阅人二。一一年五月专业名称月
学位论文作者签名:完卅胗纠氧幂学位论文作者签名幺/∥乞≥独创性声明学位论文版权使用授权书本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得盛都理王太堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何本学位论文作者完全了解应都理王太堂有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权盛都堡王太堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。C艿难宦畚脑诮饷芎笫视帽臼谌ㄊ贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。年学位论文作者导师签名.。月日
基于数字图像处理的人脸检测算法研究与实现摘要作者简介:刘笃晋,男,年月生,师从成都理工大学孙淑霞教授,行人脸图像的去噪、边缘检测及人脸图像分割,及对图像光照影响的处理,才能最终判断出一张人脸,针对人脸图像去噪问题,本文将快速粒子群优化算法应用“极值锤伦约海匝扒笞罴雁兄担酶米钣陪兄刀酝枷袢ピ耄康氖蔷×有较好效果,能够提取很多传统的彩色图像边缘检测方法所不能提取的图像纹理本文提出一种改进算法,将图像分为个窗口,在每个窗口内分别采用基于年卤弦涤诔啥祭砉ご笱Ъ扑慊τ眉际踝ㄒ担竦霉ぱ妒垦唬计算机人脸识别是近年来非常活跃的研究领域。它的应用范围很广,如安全系统中的身份认证、视频监控中目标的识别与跟踪,以及表情分析、年龄分析、唇读等。人脸检测是人脸识别的基础,是自动人脸识别系统中的一个关键环节,高效准确的人脸检测算法对提高人脸识别率有着非常重要的作用。本文主要研究在彩色人脸图像中人脸检测的问题,进行人脸检测主要需要进于小波阈值收缩去噪法中进行阈值寻优,将图像作为粒子,粒子通过跟踪两个减少图像的噪声影响,实验结果证明,本方法不仅峰值性噪比有明显提高,图像质量视觉也得到了改善,并且噪声方差越大,峰值性噪比、图像质量也越能显示其优越性。针对边缘检测问题,本文首先提出一种改进粒子群优化算法,然后将其引入四元数表示的彩色图像中,用此新的算法进行人脸边缘检测,目的是克服传统彩色图像边缘检测的缺陷、解决边缘丢失问题,并使其边缘提取效果显著,提高灵活性和适应性,实验结果表明,本文提出的方法对彩色图像的边缘检测具细节,且算法稳定,容易收敛,边缘检测速度也较快。针对人脸图像分割问题,蜂群算法的二维方法对图像进行分割,目的是准确、迅速地找到图像分割的最佳阈值,并对图像进行最优分割,仿真实验表明,本文提出的方法不仅能得
图像去噪粒子群优化四元素蜂群算法光照处理方法到理想的分割结果,而且计算量大大减少,达到了快速分割的目的,便于二维方法的实时应用,从而证明了该方法是可行和有效的。关键词:人脸检测摘要
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⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第氯肆臣觳庥胧侗鸬幕舅惴ā人脸检测的基本方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.谕臣频娜肆臣觳夥椒ā人脸识别的基本算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第禄诳焖倭W尤河呕惴ǖ娜肆惩枷袢ピ搿小波阈值收缩法去噪原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯快速粒子群优化惴ㄔ怼实验与结果分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第禄谒脑K氐牟噬肆惩枷癖咴导觳狻粒子群优化惴ㄔ怼改进粒子群优化算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.基本蜂群优化算法模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯选题背景及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。快速擞糜谕枷袢ピ胫小本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..基于四元数的图像边缘原理