基于Log Gabor变换与BP神经网络的人脸识别
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-13页 |
| ·研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文的主要工作和内容安排 | 第14-16页 |
| ·本文的主要工作 | 第14-15页 |
| ·本文的内容安排 | 第15-16页 |
| 第2章 人脸检测 | 第16-32页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·人脸检测方法概述 | 第16-25页 |
| ·基于模板匹配的算法 | 第17-19页 |
| ·基于知识的算法 | 第19-22页 |
| ·基于学习的算法 | 第22-25页 |
| ·基于 HAAR 角点特征的人脸检测 | 第25-31页 |
| ·基于 OpenCV 的视频编程 | 第25-26页 |
| ·基于 Haar 角点特征进行人脸检测 | 第26-30页 |
| ·人脸归一化处理 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 人脸预处理 | 第32-39页 |
| ·引言 | 第32-35页 |
| ·Gabor 滤波器 | 第32-34页 |
| ·Log Gabor 滤波器对人脸进行变换 | 第34-35页 |
| ·小波分解降维 | 第35-38页 |
| ·小波变换定义 | 第36-37页 |
| ·小波分解降维 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 人脸识别 | 第39-54页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·神经网络简介 | 第39-44页 |
| ·神经网络的发展史 | 第40-41页 |
| ·神经网络的应用领域 | 第41页 |
| ·神经网络的结构和类型 | 第41-44页 |
| ·BP 神经网络原理 | 第44-53页 |
| ·BP 神经网络的结构 | 第44-45页 |
| ·BP 神经网络的工作原理 | 第45-47页 |
| ·BP 网络的学习规则 | 第47-48页 |
| ·BP 神经网络算法设计 | 第48-49页 |
| ·BP 算法的流程及主要代码实现 | 第49-52页 |
| ·实验 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·总结 | 第54页 |
| ·展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
