静态人脸图像识别研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·课题的研究背景及目的 | 第10页 |
| ·人脸识别的主要内容和难点 | 第10-12页 |
| ·人脸识别的主要内容 | 第10-11页 |
| ·人脸识别的难点 | 第11-12页 |
| ·人脸识别的国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·人脸识别的主要方法 | 第14-16页 |
| ·基于几何特征的识别方法 | 第14-15页 |
| ·基于代数特征的识别方法 | 第15-16页 |
| ·基于连接机制的识别方法 | 第16页 |
| ·本文的主要内容及安排 | 第16-18页 |
| 第2章 常用特征脸方法简介 | 第18-29页 |
| ·PCA | 第19-20页 |
| ·2DPCA | 第20-22页 |
| ·LDA | 第22-26页 |
| ·两类问题的Fisher线性判别 | 第22-24页 |
| ·多类问题的Fisher线性判别 | 第24-25页 |
| ·Fisher线性判别分析中的小样本问题 | 第25-26页 |
| ·实验结果及其分析 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于2DPCA和DLDA的人脸识别算法 | 第29-36页 |
| ·2DPCA+DLDA | 第29-31页 |
| ·算法流程 | 第31页 |
| ·实验结果及其分析 | 第31-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于全局和局部特征的LBP识别算法 | 第36-47页 |
| ·LBP算子 | 第37-38页 |
| ·算法流程 | 第38-39页 |
| ·RBF神经网络设计 | 第39-42页 |
| ·RBF网络的初始化 | 第40页 |
| ·RBF网络的混合学习过程 | 第40-42页 |
| ·RBF神经网络设计小结 | 第42页 |
| ·实验结果及其分析 | 第42-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 单样本人脸识别问题 | 第47-55页 |
| ·增加训练样本的方法 | 第48-52页 |
| ·镜像与对称变换 | 第48-49页 |
| ·尺度、平移及旋转变换 | 第49页 |
| ·通过积分投影增加虚拟样本 | 第49-50页 |
| ·模拟姿势改变的虚拟样本 | 第50-52页 |
| ·实验结果及其分析 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
