致谢 | 第7-8页 |
摘要 | 第8-9页 |
ABSTRACT | 第9-10页 |
第一章 绪论 | 第14-23页 |
1.1 研究背景与意义 | 第14-15页 |
1.2 国内外研究现状 | 第15-20页 |
1.2.1 基于局部特征的素描人脸识别 | 第16-17页 |
1.2.2 基于风格转换的素描人脸识别 | 第17-19页 |
1.2.3 人脸图像的超分辨率重建技术 | 第19-20页 |
1.3 本文研究内容与结构安排 | 第20-23页 |
1.3.1 本文的研究内容 | 第21页 |
1.3.2 本文的结构安排 | 第21-23页 |
第二章 相关基本理论与方法 | 第23-31页 |
2.1 主成分分析 | 第23-25页 |
2.1.1 主成分分析基本原理 | 第23-24页 |
2.1.2 基于主成分分析的人脸识别方法 | 第24-25页 |
2.2 稀疏表示 | 第25-27页 |
2.3 字典学习 | 第27-30页 |
2.3.1 最优方向算法 | 第28-29页 |
2.3.2 K-奇异值分解算法 | 第29-30页 |
2.4 本章小结 | 第30-31页 |
第三章 基于超分辨率重建的素描人脸识别 | 第31-45页 |
3.1 研究思路 | 第31页 |
3.2 素描画像-人脸图像转换 | 第31-35页 |
3.2.1 构建素描画像-人脸图像空间 | 第32-33页 |
3.2.2 素描画像-人脸图像映射与转换 | 第33-35页 |
3.3 基于稀疏表示的超分辨率重建 | 第35-38页 |
3.3.1 图像超分辨率数学模型 | 第35-36页 |
3.3.2 联合字典学习 | 第36-37页 |
3.3.3 全局重建约束条件 | 第37-38页 |
3.4 素描人脸图像识别 | 第38-40页 |
3.5 实验结果与分析 | 第40-43页 |
3.6 本章小结 | 第43-45页 |
第四章 基于风格转换和多字典学习的素描人脸识别与检索 | 第45-60页 |
4.1 研究思路 | 第45页 |
4.2 基于自适应多字典学习的超分辨率重建 | 第45-49页 |
4.2.1 训练样本聚类 | 第46-47页 |
4.2.2 自适应多字典学习 | 第47-48页 |
4.2.3 图像超分辨率重建 | 第48-49页 |
4.3 基于二维边际费希尔分析的人脸识别 | 第49-52页 |
4.4 素描人脸图像检索 | 第52-53页 |
4.5 实验结果与分析 | 第53-58页 |
4.6 本章小节 | 第58-60页 |
第五章 总结与展望 | 第60-62页 |
5.1 总结 | 第60-61页 |
5.2 展望 | 第61-62页 |
参考文献 | 第62-67页 |
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第67-68页 |