基于特征提取的人脸识别算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-12页 |
| ·人脸识别的研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·人脸识别的发展历史及现状 | 第8-10页 |
| ·人脸识别技术的难点 | 第10页 |
| ·本文的主要研究内容及各章节安排 | 第10-12页 |
| 2 人脸识别系统及识别方法概述 | 第12-19页 |
| ·人脸识别系统 | 第12-13页 |
| ·人脸识别常用方法 | 第13-16页 |
| ·人脸识别的主要性能评价指标 | 第16-17页 |
| ·人脸数据库介绍 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 3 基于线性子空间的特征提取方法 | 第19-35页 |
| ·主成份分析方法 | 第19-28页 |
| ·K-L 变换 | 第19-21页 |
| ·基于 PCA 特征提取的人脸识别方法 | 第21-22页 |
| ·实验结果及分析 | 第22-27页 |
| ·PCA 方法的不足和解决方法 | 第27-28页 |
| ·线性鉴别分析方法 | 第28-34页 |
| ·线性鉴别函数基本概念 | 第28-29页 |
| ·Fisher 准则函数 | 第29-31页 |
| ·基于 LDA 特征提取的人脸识别方法 | 第31-32页 |
| ·实验结果及分析 | 第32-33页 |
| ·LDA 方法存在的不足和解决方法 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 4 基于小波变换的人脸识别方法 | 第35-53页 |
| ·小波变换概述 | 第35页 |
| ·小波变换的基本理论 | 第35-38页 |
| ·连续小波变换 | 第36页 |
| ·离散小波变换 | 第36-38页 |
| ·小波变换在人脸识别中的应用 | 第38-42页 |
| ·人脸图像小波分解 | 第38-41页 |
| ·小波基函数和分解层数的确定 | 第41-42页 |
| ·基于加权小波变换的 DCT 人脸识别 | 第42-49页 |
| ·离散余弦变换的定义及其应用 | 第42-44页 |
| ·基于加权小波的 DCT 人脸识别方法 | 第44-46页 |
| ·实验结果及分析 | 第46-49页 |
| ·基于小波变换的优化 LDA 人脸识别 | 第49-52页 |
| ·优化的线性判别分析方法 | 第49-51页 |
| ·基于小波变换的优化 LDA 人脸识别方法 | 第51页 |
| ·实验结果及分析 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 5 总结与展望 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 附录 | 第59页 |
| A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第59页 |
| B. 作者在攻读学位期间参加的科研项目目录 | 第59页 |
