| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文内容安排 | 第11-12页 |
| 第二章 局部二进制模式 LBP 的理论和应用 | 第12-27页 |
| ·LBP 的基本理论 | 第12-14页 |
| ·LBP 存在的问题分析 | 第14-15页 |
| ·LBP 的改进简介 | 第15-24页 |
| ·旋转不变局部二进制模式 | 第16-17页 |
| ·旋转不变统一局部二进制模式 | 第17-19页 |
| ·局部 Gabor 二进制模式 | 第19-20页 |
| ·基于梯度方向的局部二进制模式 | 第20-21页 |
| ·局部二进制模式 LBP 的其他改进算法 | 第21-24页 |
| ·LBP 的应用 | 第24-26页 |
| ·LBP 在图像分割领域的应用 | 第24-25页 |
| ·LBP 在模式识别领域的应用 | 第25-26页 |
| ·LBP 在运动分析方面的应用 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于方向可控滤波器的 LBP 改进方法 | 第27-39页 |
| ·方向可控滤波器的基本原理 | 第27-29页 |
| ·二阶高斯导数方向可控滤波器的设计 | 第29-31页 |
| ·基于方向可控滤波器[G2H 2]的图像分割 | 第31-35页 |
| ·Chan-Vese 模型原理 | 第31-33页 |
| ·[G2H 2]引导的 Chan-Vese 模型图像分割算法 | 第33-34页 |
| ·分割结果分析 | 第34-35页 |
| ·基于方向可控滤波器[G2H 2]的 LBP 改进算法 | 第35-37页 |
| ·改进算法思想基础 | 第35页 |
| ·局部可控二进制模式 LSBP | 第35-37页 |
| ·LSBP 提取图像纹理 | 第37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 基于 LSBP 的人脸识别 | 第39-45页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·基于 LSBP 的人脸识别算法 | 第39-44页 |
| ·基于 LSBP 的人脸纹理特征提取 | 第39-41页 |
| ·纹理匹配准则 | 第41-42页 |
| ·分类方法 | 第42-43页 |
| ·实验结果分析 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 总结与展望 | 第45-47页 |
| ·本文研究工作的总结 | 第45页 |
| ·工作展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |