人脸识别中光照补偿方法的研究及FPGA实现
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第9-10页 |
| 1.3 论文的主要研究内容及结构 | 第10-12页 |
| 2 光照预处理方法的理论介绍 | 第12-24页 |
| 2.1 光照预处理的主要方法 | 第12-16页 |
| 2.1.1 基于光照变化模型的预处理方法 | 第12-13页 |
| 2.1.2 基于光照不变特征的预处理方法 | 第13-14页 |
| 2.1.3 基于光照归一化的预处理方法 | 第14-16页 |
| 2.2 基于Retinex理论的光照预处理方法 | 第16-20页 |
| 2.2.1 基于随机路径的Retinex算法 | 第18-19页 |
| 2.2.2 基于中心环绕的Retinex算法 | 第19-20页 |
| 2.3 测试人脸库 | 第20-24页 |
| 2.3.1 Extend Yale B人脸数据库 | 第20-21页 |
| 2.3.2 CMU-PIE人脸数据库 | 第21-24页 |
| 3 改进的SSR算法 | 第24-36页 |
| 3.1 经典Retinex算法的缺陷 | 第24-25页 |
| 3.2 本文改进的SSR算法 | 第25-31页 |
| 3.2.1 双边滤波 | 第26-27页 |
| 3.2.2 自适应亮度调整 | 第27-31页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第31-36页 |
| 3.3.1 主观评价 | 第31-32页 |
| 3.3.2 客观评价 | 第32-34页 |
| 3.3.3 识别率对比 | 第34-36页 |
| 4 算法的硬件实现 | 第36-54页 |
| 4.1 算法总体框架 | 第36页 |
| 4.2 边界处理 | 第36-37页 |
| 4.3 双边滤波模块的设计 | 第37-46页 |
| 4.3.1 双边滤波窗口的构建 | 第38-41页 |
| 4.3.2 亮度相关系数计算模块 | 第41-42页 |
| 4.3.3 空间相似度计算模块 | 第42-46页 |
| 4.4 自适应亮度调整模块的设计 | 第46-54页 |
| 4.4.1 最值计算模块 | 第47-49页 |
| 4.4.2 众数求取模块 | 第49-52页 |
| 4.4.3 亮度调整及输出 | 第52-54页 |
| 5 算法的平台验证 | 第54-64页 |
| 5.1 开发平台介绍 | 第54页 |
| 5.2 验证平台的搭建 | 第54-59页 |
| 5.2.1 全局时钟设计 | 第55页 |
| 5.2.2 测试图像的产生 | 第55-57页 |
| 5.2.3 VGA显示模块设计 | 第57-59页 |
| 5.3 整体验证结果及分析 | 第59-64页 |
| 6 本文总结以及展望 | 第64-66页 |
| 6.1 工作总结 | 第64页 |
| 6.2 后期工作展望 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-69页 |
