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第一章绪论
§1.1选题的背景和意义
§1.2面诊及其客观化研究
1.2.1 面诊
1.2.2 计算机视觉在中医望诊研究中的优势
1.2.3 面诊客观化研究
1.2.4 基于图像分析技术的面诊客观化研究的难点
1.2.5 中医面诊系统的应用前景
§1.3研究目标和内容
第二章 多姿人脸检测
§2.1引言
2.1.1 问题描述
2.1.2 研究现状
2.1.3 检测结果的评价标准
2.1.4 技术路线
§2.2基于AdaBoost算法的物体检测系统
2.2.1 基于Adaboost算法的物体检测系统框架图
2.2.2 Haar型特征与积分图
2.2.3 训练分类器
2.2.4 检测方法
2.2.5 引入目标物体边缘先验规则加快物体检测速度
§2.3训练正面和侧转层叠型人脸检测器
§2.4角点与多姿人脸检测
2.4.1 Hessian矩阵与角点检测
2.4.2 疑似人脸区域的计算与检测
§2.5基于LAB颜色模式的光线校正
§2.6实验及分析
2.6.1 实验设计
2.6.2 实验结果
2.6.3 实验分析
§2.7本章小结
第三章人脸特征定位
§3.1引言
3.1.1 问题描述
3.1.2 研究进展
3.1.3 技术路线
§3.2基于AdaBoost和FCM聚类算法的人脸特征粗定位
3.2.1 基于AdaBoost算法的眼睛、眉毛和嘴巴检测
3.2.2 基于FCM聚类算法的初始区域分割
§3.3基于梯度Hough圆变换的虹膜和瞳孔中心定位
§3.4基于C-V模型的眼眉和嘴巴轮廓提取
3.4.1 曲线演化与水平集理论
3.4.2 基于Voronoi图的符号距离函数快速生成方法
3.4.3 利用C-V分割模型提取眼睛、眉毛和嘴巴轮廓
§3.5基于改进的ASM模型的鼻子和下巴轮廓提取
3.5.1 ASM模型
3.5.2 利用改进的ASM模型提取鼻子和下巴轮廓
3.5.3 ASM与AAM的比较
§3.6实验与分析
3.6.1 实验设计
3.6.2 实验结果
3.6.3 实验分析
§3.7本章小结
第四章 中医面色识别
§4.1引言
4.1.1 问题描述
4.1.2 面像采集
4.1.3 技术路线
§4.2基于中医面色脏腑分属图的面部特征分割
4.2.1 对一般面部特征点编号
4.2.2 面向中医面诊的关键点定位
4.2.3 面诊特征区域分割
§4.3基于FCM的面色提取
4.3.1 胡须检测
4.3.2 颜色空间理论及LAB颜色空间概述
4.3.3 基于FCM的面色与基色分离
§4.4基于支持向量机的面色识别
4.4.1 支持向量机
4.4.2 基于支持向量机的面色识别
§4.5实验与分析
4.5.1 SVM软件包的选择
4.5.2 训练集
4.5.3 核函数选择和参数选取
4.5.4 分类预测
4.5.5 实验结果
4.5.6 实验分析
§4.6本章小结
第五章面向中医面诊的眼动跟踪
§5.1引言
5.1.1 问题描述
5.1.2 目标跟踪技术研究现状
5.1.3 眼动跟踪研究现状
5.1.4 技术路线
§5.2基于CamShift算法的实时人脸跟踪
5.2.1 Mean-Shift概述
5.2.2 颜色概率分布
5.2.3 面向目标跟踪的Mean-Shift算法
5.2.4 基于Camshift算法的实时人脸跟踪
§5.3基于Lucas-Kanade光流的鼻孔跟踪
5.3.1 鼻孔跟踪点定位
5.3.2 光流基本概念
5.3.3 基于Lueas-Kanade光流的鼻孔跟踪
§5.4眼球运动速率和轨迹计算
5.4.1 重要变量
5.4.2 基于鼻孔的人脸侧转角度估计
5.4.3 瞳孔中心跟踪
5.4.4 运动速率和轨迹计算
§5.5实验与分析
5.5.1 实验设计
5.5.2 实验结果
5.5.3 实验分析
§5.6本章小结
第六章总结与展望
§6.1主要研究工作
§6.2主要创新点
§6.3后续工作展望
参考文献
攻读学位期间发表的学术论文及参与的项目
致谢