复杂条件人脸识别中若干关键问题的研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-11页 |
| 目录 | 第11-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-27页 |
| 1 选题意义及课题来源 | 第15-16页 |
| ·选题意义 | 第15页 |
| ·课题来源 | 第15-16页 |
| 2 国内外研究现状 | 第16-20页 |
| ·概述 | 第16页 |
| ·主流算法 | 第16-19页 |
| ·子空间分析系列算法 | 第16-17页 |
| ·弹性图匹配 | 第17页 |
| ·柔性模型 | 第17-18页 |
| ·3D人脸模型 | 第18页 |
| ·隐马尔科夫模型 | 第18页 |
| ·神经网络与支持向量机 | 第18-19页 |
| ·公认测试人脸库 | 第19-20页 |
| 3 人脸识别问题中的难点及发展方向 | 第20-23页 |
| ·人脸识别问题中的难点 | 第20-23页 |
| ·人脸识别的发展方向 | 第23页 |
| 4 论文的主要内容及章节安排 | 第23-27页 |
| ·论文的主要内容 | 第23-25页 |
| ·光照不变面像合成模型 | 第23-24页 |
| ·抗遮挡干扰的有监督最佳表示面像合成模型 | 第24页 |
| ·普适子空间分析算法 | 第24-25页 |
| ·非线性固有码提取模型与普适人脸识别算法 | 第25页 |
| ·章节安排 | 第25-27页 |
| 第二章 基于全变分模型的光照不变面像合成 | 第27-62页 |
| 1 解决光照问题的相关算法和技术综述 | 第27-37页 |
| ·去光照影响之图像传感器 | 第27-30页 |
| ·附加主动可见光光源 | 第28页 |
| ·不可见光成像 | 第28-30页 |
| ·三维人脸成像 | 第30页 |
| ·去光照影响之图像处理算法 | 第30-37页 |
| ·预处理算法 | 第30-32页 |
| ·基于基图像的算法 | 第32-33页 |
| ·光照不变性特征提取算法 | 第33-37页 |
| 2 基于全变分模型的光照不变面像合成模型 | 第37-47页 |
| ·光照模型 | 第37-38页 |
| ·Retinex理论 | 第38-39页 |
| ·全变分模型 | 第39页 |
| ·现有算法性能分析 | 第39-44页 |
| ·基于全变分模型的光照不变面像合成模型 | 第44-47页 |
| 3 实验分析 | 第47-60页 |
| ·预处理结果分析 | 第48-50页 |
| ·识别率分析 | 第50-60页 |
| 4 讨论与小结 | 第60-62页 |
| 第三章 抗遮挡干扰的有监督最佳表示面像合成模型 | 第62-89页 |
| 1 已有工作综述 | 第62-67页 |
| ·基于传统图像修复理论的去遮挡影响算法 | 第62-63页 |
| ·基于局部特征分析的去遮挡影响算法 | 第63-65页 |
| ·基于统计分析和鲁棒估计的去遮挡影响算法 | 第65-67页 |
| 2 抗遮挡干扰的有监督最佳表示面像合成模型 | 第67-73页 |
| ·抗遮挡最佳面像合成系数的获取 | 第67-69页 |
| ·抗遮挡最佳面像合成系数获取模型的求解算法 | 第69-71页 |
| ·自学习有监督遮挡掩模的生成 | 第71-73页 |
| ·抗遮挡最佳面像的合成 | 第73页 |
| 3 实验分析 | 第73-80页 |
| ·测试样本的描述 | 第74页 |
| ·重建效果的定性分析 | 第74-80页 |
| 4 自适应特征保持面像复原算法 | 第80-84页 |
| ·为什么选偏微分方程作为复原工具? | 第80-81页 |
| ·理论分析 | 第81-83页 |
| ·自适应特征保持面像复原算法 | 第83-84页 |
| 5 实验分析 | 第84-87页 |
| 6 讨论与小结 | 第87-89页 |
| 第四章 普适子空间分析算法 | 第89-144页 |
| 1 子空间分析方法综述 | 第89-113页 |
| ·无监督子空间分析 | 第89-102页 |
| ·主分量分析相关算法 | 第90-94页 |
| ·独立分量分析相关算法 | 第94-99页 |
| ·局部保持投影相关算法 | 第99-102页 |
| ·有监督子空间分析 | 第102-113页 |
| ·线性判别规则相关算法 | 第103-109页 |
| ·有监督局部保持投影相关算法 | 第109-113页 |
| 2 现有代表性算法性能分析 | 第113-115页 |
| 3 实验分析 | 第115-143页 |
| ·实验组织及评测目的 | 第115-118页 |
| ·狭义闭集测试 | 第118-129页 |
| ·CAS-PEAL人脸库 | 第118-120页 |
| ·FERET人脸库 | 第120-123页 |
| ·Yale B人脸库 | 第123-126页 |
| ·CMU PIE人脸库 | 第126-129页 |
| ·狭义开集测试 | 第129-143页 |
| ·CAS-PEAL人脸库 | 第129-134页 |
| ·FERET人脸库 | 第134-137页 |
| ·Yale B人脸库 | 第137-139页 |
| ·CMU PIE人脸库 | 第139-141页 |
| ·综合狭义开集测试 | 第141-143页 |
| 4 讨论与小结 | 第143-144页 |
| 第五章 非线性固有码提取模型与普适人脸识别算法 | 第144-172页 |
| 1 普适人脸识别算法 | 第144-154页 |
| ·光照预处理及高维面像样本生成 | 第145-147页 |
| ·最佳表示特征分析模型 | 第147-151页 |
| ·模型介绍 | 第147-148页 |
| ·训练算法 | 第148-150页 |
| ·模型性能分析 | 第150-151页 |
| ·非线性同有码提取模型 | 第151-153页 |
| ·模型介绍 | 第151-152页 |
| ·训练算法 | 第152-153页 |
| ·普适人脸识别算法的特点 | 第153-154页 |
| 2 实验分析 | 第154-171页 |
| ·狭义闭集测试 | 第154-160页 |
| ·CAS-PEAL人脸库 | 第154-156页 |
| ·FERET人脸库 | 第156-157页 |
| ·Yale B人脸库 | 第157-159页 |
| ·CMU PIE人脸库 | 第159-160页 |
| ·狭义开集测试 | 第160-171页 |
| ·CAS-PEAL人脸库 | 第160-164页 |
| ·FERET人脸库 | 第164-166页 |
| ·Yale B人脸库 | 第166-167页 |
| ·CMU PIE人脸库 | 第167-169页 |
| ·综合狭义开集测试 | 第169-171页 |
| 3 讨论与小结 | 第171-172页 |
| 第六章 总结与展望 | 第172-176页 |
| 1 本文工作总结 | 第172-174页 |
| ·光照不变面像合成模型 | 第172页 |
| ·抗遮挡干扰的有监督最佳表示面像合成模型 | 第172-173页 |
| ·普适子空间分析算法 | 第173-174页 |
| ·非线性固有码提取模型与普适人脸识别算法 | 第174页 |
| 2 未来工作展望 | 第174-176页 |
| ·光照问题的解决思路 | 第174-175页 |
| ·遮挡问题的解决思路 | 第175页 |
| ·特征提取及其它影响因素的解决思路 | 第175页 |
| ·普适人脸识别算法在认证领域的应用 | 第175-176页 |
| 参考文献 | 第176-194页 |
| 作者简历 | 第194-198页 |
| 学位论文数据集 | 第198页 |
