用于远距离人脸识别的超分辨率图像恢复研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| ·课题背景 | 第8-9页 |
| ·远距离人脸识别 | 第9-12页 |
| ·人脸识别技术简介 | 第9-10页 |
| ·远距离人脸识别 | 第10-12页 |
| ·超分辨率图像恢复 | 第12-16页 |
| ·国内外相关研究与发展概况 | 第12-13页 |
| ·超分辨率图像恢复研究内容 | 第13-14页 |
| ·超分辨率恢复的方法分类 | 第14-15页 |
| ·远距离条件下的超分辨率图像恢复 | 第15-16页 |
| ·论文主要工作及章节安排 | 第16-18页 |
| 第二章 远距离条件下的超分辨率图像恢复 | 第18-41页 |
| ·单幅图像的超分辨率恢复 | 第18-21页 |
| ·图像退化建模 | 第18-19页 |
| ·算法选择及方法架构 | 第19-21页 |
| ·离散余弦变换及其逆变换 | 第21-28页 |
| ·DCT/IDCT变换 | 第22-24页 |
| ·系数的选择 | 第24-28页 |
| ·AC系数推断模型 | 第28-38页 |
| ·AC系数相关性分析 | 第29-30页 |
| ·简化AC系数模型 | 第30-38页 |
| ·对样本库图片的恢复结果评价 | 第38-41页 |
| 第三章 基于Adaboost算法的人脸识别 | 第41-57页 |
| ·PCA学习模型 | 第41-43页 |
| ·概述 | 第41-42页 |
| ·数学描述 | 第42-43页 |
| ·弱学习和强学习以及Boosting算法 | 第43页 |
| ·矩形特征及积分图 | 第43-48页 |
| ·矩形特征 | 第44-46页 |
| ·积分图 | 第46-47页 |
| ·利用积分图计算矩形特征 | 第47-48页 |
| ·Adaboost训练算法 | 第48-57页 |
| ·基本算法 | 第48-49页 |
| ·算法流程图 | 第49-51页 |
| ·弱分类器 | 第51-55页 |
| ·弱分类器的训练及选取 | 第55-56页 |
| ·强分类器 | 第56-57页 |
| 第四章 图像超分辨率恢复实现及结果分析 | 第57-62页 |
| ·选择的数据库人脸样本集 | 第57-58页 |
| ·系统构架与程序实现 | 第58-59页 |
| ·系统架构 | 第58页 |
| ·系统的程序实现 | 第58-59页 |
| ·实验结果分析及评价 | 第59-61页 |
| ·与其它超分辨率恢复方法比较 | 第60页 |
| ·利用人脸识别结果评价 | 第60-61页 |
| ·小结 | 第61-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·本文主要工作和贡献 | 第62页 |
| ·今后研究工作展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
