人脸识别中的光照处理技术
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-44页 |
| ·生物特征识别概述 | 第12-15页 |
| ·基于人脸的身份识别 | 第15-19页 |
| ·人脸识别技术概述 | 第16-17页 |
| ·人脸识别评测 | 第17-19页 |
| ·人脸识别技术中的关键问题 | 第19-33页 |
| ·人脸检测与配准 | 第21-26页 |
| ·人脸检测 | 第21-23页 |
| ·人脸配准 | 第23-26页 |
| ·光照处理 | 第26-30页 |
| ·人脸识别 | 第30-33页 |
| ·常用的人脸数据库 | 第33-35页 |
| ·本文工作 | 第35-36页 |
| ·基于SVM的光照方向估计算法 | 第35页 |
| ·基于不对称特征的偏光照人脸识别算法 | 第35-36页 |
| ·基于微观本义复原的光照正规化算法 | 第36页 |
| ·平面大角度旋转人眼定位算法 | 第36页 |
| 参考文献 | 第36-44页 |
| 第2章 基于不对称有效特征的偏光照人脸识别 | 第44-62页 |
| ·本章概述 | 第44-45页 |
| ·PCA和FISHER方法 | 第45-47页 |
| ·PCA方法 | 第45-46页 |
| ·Fisher方法 | 第46-47页 |
| ·光照补偿必要性的判定 | 第47-52页 |
| ·需进行补偿的光照偏转范围 | 第47-50页 |
| ·光照补偿必要性的判定算法 | 第50-52页 |
| ·实验结果和分析 | 第52-54页 |
| ·偏光照下基于不对称有效特征的人脸识别算法 | 第54-58页 |
| ·纹理层次可分性函数 | 第54-56页 |
| ·不对称有效特征的提取 | 第56-58页 |
| ·人脸空间冗余信息 | 第56-57页 |
| ·提取不对称有效特征的算法 | 第57-58页 |
| ·实验结果和分析 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 第3章 基于分叉树和SVM的人脸图像光照方向估计 | 第62-80页 |
| ·本章引论 | 第62页 |
| ·相关工作 | 第62-64页 |
| ·SVM基本原理 | 第64-66页 |
| ·基于分叉树和SVM的人脸图像光照方向估计算法 | 第66-72页 |
| ·光照方向分叉树 | 第66-68页 |
| ·各级分类特征 | 第68-72页 |
| ·第一级分类特征 | 第69页 |
| ·第二级分类特征 | 第69-71页 |
| ·第三级分类特征 | 第71页 |
| ·第四级分类特征 | 第71-72页 |
| ·SVM的训练和构造 | 第72-74页 |
| ·训练和测试数据的准备 | 第72页 |
| ·支持向量机的构造和训练 | 第72-74页 |
| ·一对一分类法 | 第74页 |
| ·算法实验结果及评价 | 第74-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-80页 |
| 第4章 基于微观本义复原的人脸图像光照正规化 | 第80-97页 |
| ·本章引论 | 第80-81页 |
| ·人脸图像的光照模型 | 第81-82页 |
| ·微观本义复原 | 第82-83页 |
| ·微观本义特征 | 第83-87页 |
| ·基于微观本义的光照正规化方法 | 第87-91页 |
| ·相关定义 | 第87-88页 |
| ·最小二乘法 | 第88-89页 |
| ·光照正规化算法 | 第89-91页 |
| ·实验结果和分析 | 第91-93页 |
| ·本章小结 | 第93-95页 |
| 参考文献 | 第95-97页 |
| 第5章 正常光照下大角度平面旋转人眼定位方法 | 第97-111页 |
| ·本章引论 | 第97-98页 |
| ·人脸平面旋转角度估计 | 第98-101页 |
| ·人眼粗定位 | 第101-104页 |
| ·候选人脸特征点 | 第101-102页 |
| ·最优阈值去噪 | 第102-103页 |
| ·根据人脸结构关系粗定位 | 第103-104页 |
| ·眼睛的精确定位 | 第104-106页 |
| ·实验结果与分析 | 第106-109页 |
| ·本章小结 | 第109页 |
| 参考文献 | 第109-111页 |
| 第6章 总结 | 第111-114页 |
| ·总结 | 第111-112页 |
| ·今后的工作 | 第112-114页 |
| 致谢 | 第114-115页 |
| 攻读博士期间发表论文 | 第115页 |
