计算机人脸检测与识别方法的研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 本文主要英汉缩略语对照表 | 第9-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| ·研究背景和意义 | 第13-16页 |
| ·计算机人脸自动识别技术概述 | 第16-19页 |
| ·人脸检测技术研究状况 | 第17-18页 |
| ·人脸识别技术的研究现状 | 第18-19页 |
| ·本文的主要工作 | 第19-20页 |
| ·论文的组织结构 | 第20-21页 |
| 第二章 计算机人脸自动识别综述 | 第21-37页 |
| ·人脸检测主要研究方法 | 第21-29页 |
| ·基于特征的人脸检测方法 | 第21-26页 |
| ·基于图像的人脸检测方法 | 第26-29页 |
| ·人脸识别主要研究方法 | 第29-34页 |
| ·基于几何特征的方法 | 第30页 |
| ·基于特征脸的方法 | 第30-31页 |
| ·基于弹性匹配的方法 | 第31-32页 |
| ·基于神经网络的方法 | 第32-33页 |
| ·基于隐马尔可夫模型的方法 | 第33页 |
| ·基于支持向量机的方法 | 第33-34页 |
| ·人脸图像数据库 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 彩色图像中的人脸检测 | 第37-49页 |
| ·肤色检测常用的几个彩色空间 | 第37-40页 |
| ·RGB 颜色空间 | 第37-38页 |
| ·标准化RGB 颜色空间 | 第38页 |
| ·HSV 颜色空间 | 第38-39页 |
| ·YUV 颜色空间系统 | 第39-40页 |
| ·肤色模型的建立 | 第40-41页 |
| ·复杂背景下基于眼睛定位的人脸检测 | 第41-47页 |
| ·人脸粗检测 | 第42-44页 |
| ·眼睛定位 | 第44-47页 |
| ·实验结果以及讨论 | 第47-48页 |
| ·实验结果 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于主元分析的人脸识别 | 第49-63页 |
| ·特征脸方法 | 第49-51页 |
| ·特征脸空间的建立 | 第49-50页 |
| ·训练集投影的特征提取 | 第50-51页 |
| ·基于特征脸的人脸识别 | 第51页 |
| ·Fisherface 方法 | 第51-53页 |
| ·LDA 算法 | 第52-53页 |
| ·PCA+LDA 算法 | 第53页 |
| ·ICA 方法 | 第53-56页 |
| ·基本ICA 算法 | 第54-55页 |
| ·ICA 用于人脸识别 | 第55-56页 |
| ·核PCA 的方法 | 第56-58页 |
| ·特征空间的PCA | 第56-58页 |
| ·特征空间点积的计算 | 第58页 |
| ·实验仿真 | 第58-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 基于二元结构特征的特征脸选取 | 第63-73页 |
| ·预处理 | 第63-64页 |
| ·两类分类器 | 第64-66页 |
| ·多类分类器 | 第66-67页 |
| ·BFS 算法流程 | 第67页 |
| ·实验仿真 | 第67-72页 |
| ·AT&T 数据库上的实验结果 | 第68-70页 |
| ·AR 数据库上的实验结果 | 第70-72页 |
| ·实验小结 | 第72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 基于图像矩阵的人脸识别 | 第73-99页 |
| ·基于2D 图像矩阵的方法 | 第73-77页 |
| ·2DPCA 方法 | 第73-74页 |
| ·2DLDA 方法 | 第74-76页 |
| ·特征提取 | 第76-77页 |
| ·分类方法 | 第77页 |
| ·基于2D 图像矩阵的方法的实质 | 第77-79页 |
| ·基于图像块的方法 | 第77页 |
| ·基于2D 图像矩阵方法的等价方法 | 第77-79页 |
| ·基于2D 图像矩阵的方法的改进 | 第79-82页 |
| ·修改的2DPCA 方法 | 第79-80页 |
| ·(2D)~2PCA 方法 | 第80页 |
| ·修改的2DLDA 方法 | 第80-81页 |
| ·(2D)~2LDA 方法 | 第81-82页 |
| ·并行融合行列信息的人脸识别方法 | 第82-87页 |
| ·C2DLDA 方法 | 第82-83页 |
| ·特征选取 | 第83-84页 |
| ·2DCCDA 方法的主要步骤 | 第84-85页 |
| ·两种特征组合策略的等价性 | 第85-87页 |
| ·单训练样本下的多角度人脸识别 | 第87-89页 |
| ·图像采样方法 | 第87-88页 |
| ·多角度2DCCDA 方法 | 第88-89页 |
| ·实验仿真 | 第89-98页 |
| ·AR 数据库的实验结果 | 第89-92页 |
| ·AT&T 数据库的实验结果 | 第92-94页 |
| ·Yale 数据库的实验结果 | 第94-96页 |
| ·FERET 数据库的实验结果 | 第96-98页 |
| ·本章小结 | 第98-99页 |
| 第七章 总结与展望 | 第99-101页 |
| ·工作总结 | 第99-100页 |
| ·研究展望 | 第100-101页 |
| 参考文献 | 第101-108页 |
| 致谢 | 第108-109页 |
| 攻读博士期间发表和完成的学术论文 | 第109页 |
