基于弹性图匹配法的人脸识别算法研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| ·背景介绍 | 第11-12页 |
| ·国内外研究进展 | 第12-19页 |
| ·基于几何特征方法的人脸识别 | 第13-14页 |
| ·弹性图匹配人脸识别 | 第14页 |
| ·神经网络方法 | 第14-15页 |
| ·基于子空间学习的方法 | 第15-17页 |
| ·隐马尔可夫模型方法(HMM) | 第17-18页 |
| ·人脸识别方法总结 | 第18-19页 |
| ·我国人脸识别发展状况 | 第19页 |
| ·论文组织结构 | 第19-21页 |
| 第二章 弹性图匹配法(EBGM) | 第21-34页 |
| ·算法介绍 | 第21-23页 |
| ·创建人脸弹性束图 | 第22页 |
| ·创建人脸图 | 第22-23页 |
| ·识别 | 第23页 |
| ·人脸图 | 第23-24页 |
| ·GABOR滤波器 | 第24-29页 |
| ·Gabor 滤波器简介 | 第24-29页 |
| ·估计小偏移量的小波系数 | 第29页 |
| ·特征点的位置和特点 | 第29-31页 |
| ·特征点和特征值 | 第30-31页 |
| ·特征点定位 | 第31页 |
| ·算法验证系统 | 第31-32页 |
| ·小结 | 第32-34页 |
| 第三章 特征点的定位 | 第34-48页 |
| ·EBGM 算法中的特征点定位方法 | 第34-38页 |
| ·粗略估算 | 第34-35页 |
| ·精确估算 | 第35-37页 |
| ·估算效果 | 第37-38页 |
| ·偏差预测分析及改进 | 第38-43页 |
| ·实验结果与分析 | 第43-47页 |
| ·偏差分布状况 | 第43-45页 |
| ·偏差总和 | 第45-46页 |
| ·识别率提升 | 第46-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 第四章 小波系数权重的优化 | 第48-58页 |
| ·相似度的计算 | 第48-49页 |
| ·相似度公式的改进 | 第49-52页 |
| ·权重概念 | 第49-51页 |
| ·权重大小选取 | 第51-52页 |
| ·一般积极权重点的提取 | 第52页 |
| ·实验结果 | 第52-56页 |
| ·权重点的选取 | 第52-54页 |
| ·权重值 | 第54-55页 |
| ·优化权重与特征点定位 | 第55-56页 |
| ·小结 | 第56-58页 |
| 第五章 总结和展望 | 第58-61页 |
| ·论文总结 | 第58页 |
| ·展望 | 第58-61页 |
| ·关于算法的进一步研究 | 第58-59页 |
| ·人脸识别技术的发展前景 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第67-70页 |
| 上海交通大学硕士学位论文答辩决议书 | 第70页 |
