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基于改进LDP特征的人脸识别方法

摘要第3-4页
Abstract第4页
1 绪论第7-12页
    1.1 课题概述与研究意义第7页
    1.2 人脸识别技术的发展历程与研究现状第7-9页
    1.3 人脸识别的主要难点第9页
    1.4 人脸识别的应用场景第9-10页
    1.5 论文主要工作与章节安排第10-12页
2 对图像预处理方法的研究第12-22页
    2.1 图像灰度化第12-14页
    2.2 图像直方图的获取与操作第14-16页
    2.3 针对噪声进行的处理第16-19页
    2.4 图像锐化操作第19-21页
    2.5 本章小结第21-22页
3 基于OpenCV与Adaboost的人脸检测方法第22-31页
    3.1 对Adaboost算法的研究第22-24页
    3.2 对Haar特征的研究第24-28页
    3.3 人脸检测效果验证第28-30页
    3.4 本章小结第30-31页
4 局部特征提取方法研究第31-44页
    4.1 对LBP的研究与改进第31-36页
        4.1.1 基本LBP第31-34页
        4.1.2 完整模式LBP第34-35页
        4.1.3 均匀模式LBP第35-36页
    4.2 对LDP的研究与验证第36-38页
    4.3 对LDP的改进第38-43页
    4.4 本章小结第43-44页
5 人脸识别的实现与结果分析第44-53页
    5.1 人脸识别的实现第44-50页
    5.2 结果分析第50-52页
    5.3 本章小结第52-53页
6 总结和展望第53-55页
    6.1 论文总结第53页
    6.2 展望第53-55页
致谢第55-56页
参考文献第56-59页
附录第59页

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