基于红外与可见光融合的人脸识别研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 人脸识别发展现状 | 第8-14页 |
| 1.2.1 可见光图像人脸识别 | 第11-13页 |
| 1.2.2 红外图像人脸识别 | 第13-14页 |
| 1.3 融合图像人脸识别 | 第14-15页 |
| 1.4 主要研究内容及章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 人脸图像归一化处理 | 第17-36页 |
| 2.1 人脸图像数据库 | 第17-18页 |
| 2.1.1 主流人脸数据库 | 第17-18页 |
| 2.1.2 本文所采用数据 | 第18页 |
| 2.2 人眼定位识别 | 第18-24页 |
| 2.2.1 人眼定位方法 | 第19页 |
| 2.2.2 人眼定位原理 | 第19-21页 |
| 2.2.3 人眼定位流程 | 第21-24页 |
| 2.3 人脸图像预处理过程 | 第24-31页 |
| 2.3.1 可见光人脸图像预处理 | 第25-29页 |
| 2.3.2 红外人脸图像预处理 | 第29-31页 |
| 2.4 归一化标准脸图像 | 第31-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 小波域融合处理 | 第36-47页 |
| 3.1 小波时频分析 | 第36-40页 |
| 3.1.1 小波理论基础 | 第36-38页 |
| 3.1.2 整体原则及流程 | 第38-40页 |
| 3.2 针对低频的阈值均衡法 | 第40-42页 |
| 3.2.1 低频系数特征表现 | 第41-42页 |
| 3.2.2 低频系数判定准则 | 第42页 |
| 3.3 针对高频的区域能量法 | 第42-44页 |
| 3.3.1 高频区域能量计算 | 第43-44页 |
| 3.3.2 高频系数判定准则 | 第44页 |
| 3.4 融合图像复原 | 第44-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 融合质量的评判 | 第47-59页 |
| 4.1 融合人脸图像评判准则 | 第47-48页 |
| 4.2 图像的客观量化分析 | 第48-53页 |
| 4.2.1 信息熵的量化分析 | 第48-49页 |
| 4.2.2 对比度及亮度的量化分析 | 第49-51页 |
| 4.2.3 清晰度的量化分析 | 第51-53页 |
| 4.3 图像整体质量评判 | 第53-58页 |
| 4.3.1 融合处理整体流程 | 第54页 |
| 4.3.2 定量综合分析法 | 第54-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 总结及展望 | 第59-62页 |
| 5.1 实验总结 | 第59-60页 |
| 5.2 未来展望 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-64页 |
