雨雪环境下视频中人脸特征提取的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·课题的研究现状 | 第11-13页 |
| ·视频图像中雨雪去除的研究现状 | 第11-12页 |
| ·人脸识别的研究现状 | 第12-13页 |
| ·雨雪去除和人脸识别的研究难点 | 第13-15页 |
| ·雨雪去除的研究难点 | 第13-14页 |
| ·人脸识别的研究难点 | 第14-15页 |
| ·本论文的主要内容和结构安排 | 第15-17页 |
| ·主要研究内容 | 第15-16页 |
| ·论文结构安排 | 第16-17页 |
| 第2章 图像预处理与雨雪去除 | 第17-28页 |
| ·图像预处理 | 第17-19页 |
| ·图像的灰度化 | 第17-18页 |
| ·图像的直方图均衡化 | 第18页 |
| ·图像的中值滤波 | 第18-19页 |
| ·视频图像的雨雪去除 | 第19-26页 |
| ·雨雪的光学性能 | 第19-20页 |
| ·雨雪的时间性能 | 第20-21页 |
| ·Nayar 的雨雪检测与去除算法 | 第21-23页 |
| ·张颖翔的雨雪检测与去除算法 | 第23-24页 |
| ·改进的雨雪检测与去除算法 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 人脸检测定位 | 第28-35页 |
| ·人脸检测定位的方法 | 第28-31页 |
| ·基于特征的方法 | 第28页 |
| ·基于知识的方法 | 第28-29页 |
| ·基于模板匹配的方法 | 第29-30页 |
| ·基于外观的方法 | 第30-31页 |
| ·本文所用的人脸检测定位方法 | 第31-34页 |
| ·Hausdorff 距离原理 | 第32-33页 |
| ·人脸检测定位的实现 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 人脸特征提取 | 第35-44页 |
| ·人脸特征提取原理 | 第35-40页 |
| ·PCA 特征提取算法 | 第35-36页 |
| ·ICA 特征提取算法 | 第36-37页 |
| ·LDA 特征提取算法 | 第37-38页 |
| ·KPCA 特征提取算法 | 第38-39页 |
| ·2DPCA 特征提取算法 | 第39-40页 |
| ·改进的人脸特征提取算法 | 第40-43页 |
| ·改进（2D-KPCA）算法原理 | 第41-42页 |
| ·基于改进（2D-KPCA）算法的人脸识别 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 雨雪环境下的人脸识别 | 第44-50页 |
| ·雨雪环境下人脸数据库的构建 | 第44页 |
| ·雨雪环境下人脸特征提取与识别 | 第44-46页 |
| ·基于改进雨雪去除算法的人脸识别 | 第45页 |
| ·基于改进人脸特征提取算法的人脸识别 | 第45-46页 |
| ·雨雪环境下人脸识别算法的比较 | 第46-49页 |
| ·实验人脸库的构建 | 第46页 |
| ·实验结果及分析 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
