导读:本文包含了灰度差投影论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:人脸遮挡检测,投影,归一化灰度差
灰度差投影论文文献综述
宫娜娜,武海艳[1]（2013）在《基于投影灰度差的遮挡人脸检测算法》一文中研究指出针对现有的人脸检测算法,需要样本数量大、训练与学习时间长等缺点,提出了一种基于投影曲线特征的遮挡人脸检测算法。该算法利用了人脸二值化的水平投影,确定人眼区域,减小了数据量和其他面部特征的影响;得到眼部区域二值化的垂直投影,利用投影曲线的特征,对眼部是否有遮挡进行判断。该算法思想简单,无需训练与学习,提出新的判断指标-归一化灰度差有明确的物理意义,有效地提取了眼部区域的特征。仿真结果证明了该算法的有效性,且与同类算法相比,缩短了检测时间,提高了检测率。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2013年35期）
陈娟娟[2]（2009）在《基于灰度差投影与贝叶斯分类器的表情识别研究》一文中研究指出人脸表情识别研究近年来取得了很大的研究成果,目前国内外多所大学和研究机构已经研制出一些简单的人脸表情识别系统原型,其中一些人脸表情分析技术已经在监控中投入应用。但由于影响人脸表情识别性能的因素很多,包括环境的复杂程度、光照的强弱程度、年龄大小、姿态正面或者侧面、图像分辨率和成像噪声等因素,对表情识别率的提高仍有很大限制,在图像定位的精确度和识别率方面有待提高。本文根据当前研究现状,以降低表情识别的时间复杂度、提高表情识别率为目的,进行了如下研究和改进:首先,在灰度投影的基础上,提出基于灰度差投影的人脸定位算法。由于数据库图像中背景与面部之间即面颊的边界近似为一个水平方向边缘点组成的垂直的阶跃边缘,并且每一个象素的水平灰度差(即灰度变化幅度)都较大,因此把这些竖直边界上象素的水平灰度差都加起来,进行竖直积分投影就可以得到定位结果,实现用差值投影取代直接投影,从而降低定位误差和时间复杂度。其次,基于PCA重建提取特征算法。将表情识别的训练集按表情分类形成不同表情子集,然后在子集上运用PCA算法,分别得到各个子集对应的正交基。对于待测图像,在不同表情子集生成的正交基上分别进行投影,利用投影坐标重建,得到一幅图像在七种表情下投影的七幅图像。最后,基于贝叶斯分类器的表情分类算法。针对欧式距离在表情分类方面不能适应光照和表情变化等问题,提出贝叶斯分类器算法。求出每种表情不同图像的灰度差,根据各个灰度差后验概率所占的比重来判定待测图像是哪种表情。通过实验证明采用本论文的算法在表情识别率与时间复杂度方面都有了大幅提高。(本文来源于《天津大学》期刊2009-05-01）
李雪威,张新荣[3]（2004）在《基于灰度差投影的快速人脸定位和特征提取》一文中研究指出人脸识别是近年来热门而且发展很迅速的一个研究课题。人脸定位作为人脸识别的第一步 ,更加显得重要。本文比较了现有的各种投影定位方法 ,给出了各方法的实验结果。在此基础上 ,提出了一种新的定位方法 ,并用于人脸左右边界的定位和鼻子的定位。实验结果表明 ,这种方法不仅速度非常快 ,而且定位准确率要远远高于现有方法。(本文来源于《微处理机》期刊2004年02期）
灰度差投影论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
人脸表情识别研究近年来取得了很大的研究成果,目前国内外多所大学和研究机构已经研制出一些简单的人脸表情识别系统原型,其中一些人脸表情分析技术已经在监控中投入应用。但由于影响人脸表情识别性能的因素很多,包括环境的复杂程度、光照的强弱程度、年龄大小、姿态正面或者侧面、图像分辨率和成像噪声等因素,对表情识别率的提高仍有很大限制,在图像定位的精确度和识别率方面有待提高。本文根据当前研究现状,以降低表情识别的时间复杂度、提高表情识别率为目的,进行了如下研究和改进:首先,在灰度投影的基础上,提出基于灰度差投影的人脸定位算法。由于数据库图像中背景与面部之间即面颊的边界近似为一个水平方向边缘点组成的垂直的阶跃边缘,并且每一个象素的水平灰度差(即灰度变化幅度)都较大,因此把这些竖直边界上象素的水平灰度差都加起来,进行竖直积分投影就可以得到定位结果,实现用差值投影取代直接投影,从而降低定位误差和时间复杂度。其次,基于PCA重建提取特征算法。将表情识别的训练集按表情分类形成不同表情子集,然后在子集上运用PCA算法,分别得到各个子集对应的正交基。对于待测图像,在不同表情子集生成的正交基上分别进行投影,利用投影坐标重建,得到一幅图像在七种表情下投影的七幅图像。最后,基于贝叶斯分类器的表情分类算法。针对欧式距离在表情分类方面不能适应光照和表情变化等问题,提出贝叶斯分类器算法。求出每种表情不同图像的灰度差,根据各个灰度差后验概率所占的比重来判定待测图像是哪种表情。通过实验证明采用本论文的算法在表情识别率与时间复杂度方面都有了大幅提高。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
灰度差投影论文参考文献
[1].宫娜娜,武海艳.基于投影灰度差的遮挡人脸检测算法[J].科学技术与工程.2013
[2].陈娟娟.基于灰度差投影与贝叶斯分类器的表情识别研究[D].天津大学.2009
[3].李雪威,张新荣.基于灰度差投影的快速人脸定位和特征提取[J].微处理机.2004