基于局部匹配的人脸识别方法
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-20页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第8-10页 |
| ·课题来源 | 第8页 |
| ·人脸识别的研究背景和意义 | 第8-10页 |
| ·人脸识别研究历史与现状 | 第10-17页 |
| ·人脸识别的基本步骤 | 第10-11页 |
| ·人脸识别技术分类和研究状况 | 第11-17页 |
| ·本文的主要研究类容 | 第17-20页 |
| ·主要的研究工作 | 第18页 |
| ·本文主要的研究贡献 | 第18-19页 |
| ·本文的组织结构 | 第19-20页 |
| 第2章 局部Gabor二值模式人脸描述 | 第20-34页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·时频和小波分析 | 第20-21页 |
| ·Gabor小波变换 | 第21-25页 |
| ·一维Gabor滤波器 | 第22-23页 |
| ·二维Gabor滤波器 | 第23-25页 |
| ·局部二值模式串 | 第25-26页 |
| ·局部Gabor二值模式人脸描述和识别 | 第26-28页 |
| ·人脸数据库 | 第28-30页 |
| ·CAS-PEAL人脸数据库 | 第28-29页 |
| ·FERET人脸数据库 | 第29-30页 |
| ·参数优化和结果分析 | 第30-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 光照不变图像预处理算法 | 第34-49页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·自商图 | 第34-38页 |
| ·光照模型和商图 | 第34-36页 |
| ·自商图的定义 | 第36-37页 |
| ·算法流程 | 第37-38页 |
| ·对数边缘图 | 第38-40页 |
| ·对数变换 | 第38-39页 |
| ·对数边缘图的定义 | 第39-40页 |
| ·局部归一化方法 | 第40-44页 |
| ·人脸模型和光照模型 | 第40-42页 |
| ·局部归一化技术 | 第42-44页 |
| ·改进局部归一化处理 | 第44-46页 |
| ·预处理实验结果分析 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 人脸区域分块加权算法 | 第49-56页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·分块加权 | 第49-51页 |
| ·自适应分块加权 | 第51页 |
| ·熵图谱加权 | 第51-52页 |
| ·组合加权方法 | 第52-53页 |
| ·加权实验结果分析 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·结论 | 第56-57页 |
| ·展望 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第63页 |
