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用于视频检索的人脸识别方法研究

摘要第1-8页
Abstract第8-10页
第一章 绪论第10-16页
   ·研究背景及意义第10-11页
   ·国内外研究现状第11-15页
   ·论文组织结构第15-16页
第二章 基于LBP的人脸识别方法第16-25页
   ·LBP背景及其发展第16-17页
   ·基本LBP算子第17-19页
   ·LBP算子的发展第19-24页
     ·LBP等价模式第19-20页
     ·旋转不变LBP第20页
     ·多尺度LBP第20-21页
     ·中心对称LBP第21-22页
     ·基本时空LBP第22-24页
   ·基于LBP的人脸识别方法第24页
   ·本章小结第24-25页
第三章 自适应阈值LBP人脸识别方法第25-31页
   ·多阈值LBP人脸识别方法第25-27页
   ·基于自适应阈值的多阈值LBP人脸识别方法第27-30页
     ·自适应阈值第27-29页
     ·采用LBP等价模式第29-30页
   ·本章小结第30-31页
第四章 基于局部熵的分块加权方法第31-37页
   ·基于方差的权值第31-32页
   ·基于熵的权值第32-33页
   ·人脸局部熵实验第33-35页
     ·一定偏转条件下的人脸图像不同区域的局部熵第33页
     ·阻塞条件下的人脸图像不同区域的局部熵第33-34页
     ·光照条件下人脸图像不同区域的局部熵第34-35页
   ·权值的使用第35-36页
   ·本章小结第36-37页
第五章 实验及讨论第37-44页
   ·仿真软件介绍第37-38页
   ·人脸库介绍第38-39页
     ·ORL人脸库第38页
     ·CAS-PEAL-R1人脸库第38-39页
     ·Yale B人脸库第39页
   ·人脸识别实验第39-43页
     ·关于人脸图像分块数的人脸识别实验第39-40页
     ·基于自适应阈值的多阈值LBP人脸识别实验第40-41页
     ·基于局部熵的分块加权LBP人脸识别实验第41-42页
     ·基于自适应阈值和分块加权的多阈值LBP人脸识别实验第42-43页
   ·本章小结第43-44页
第六章 总结与展望第44-46页
   ·总结第44-45页
   ·展望第45-46页
参考文献第46-50页
致谢第50-51页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录第51页

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