基于小波子图与决策融合的人脸识别
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·人脸识别的应用 | 第10-11页 |
| ·人脸识别的发展 | 第11-12页 |
| ·人脸识别的技术与研究内容 | 第12-14页 |
| ·人脸检测 | 第12-13页 |
| ·特征抽取 | 第13-14页 |
| ·识别方法 | 第14页 |
| ·小波变换在人脸识别中的应用 | 第14-15页 |
| ·本文研究的工作概述 | 第15页 |
| ·本文的内容安排 | 第15-17页 |
| 第二章 人脸识别的预处理 | 第17-24页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·去噪 | 第17-21页 |
| ·中值滤波算法简介 | 第17-18页 |
| ·快速中值滤波算法 | 第18-20页 |
| ·实验结果 | 第20-21页 |
| ·小结 | 第21页 |
| ·归一化 | 第21-22页 |
| ·大小归一化 | 第21页 |
| ·灰度归一化 | 第21-22页 |
| ·位置归一化 | 第22页 |
| ·镜像与旋转 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 常用基于代数特征的人脸识别算法 | 第24-32页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·空间模式匹配算法 | 第24页 |
| ·基于KL的特征脸算法 | 第24-29页 |
| ·基于KL变换的代数特征提取 | 第24-26页 |
| ·分类器设计 | 第26-27页 |
| ·实验结果 | 第27-28页 |
| ·实验分析 | 第28-29页 |
| ·基于小波变换和傅立叶变换的频谱脸 | 第29-30页 |
| ·频谱脸算法介绍 | 第29页 |
| ·实验结果 | 第29-30页 |
| ·实验分析 | 第30页 |
| ·其它算法 | 第30-31页 |
| ·基于APEX神经网络的特征提取算法 | 第30页 |
| ·基于奇异值的识别算法 | 第30-31页 |
| ·有关实验的几点说明 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 小波变换及其在人脸识别中的应用 | 第32-44页 |
| ·小波变换的简介 | 第32-37页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·连续小波变换 | 第32-35页 |
| ·离散小波变换 | 第35页 |
| ·Mallat快速算法 | 第35-37页 |
| ·小波变换在人脸识别中的应用 | 第37-38页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·几个关键问题 | 第37-38页 |
| ·小波基的选择 | 第38-39页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·实验比较 | 第38-39页 |
| ·实验分析 | 第39页 |
| ·小波分解层数的确定 | 第39-40页 |
| ·引言 | 第39-40页 |
| ·实验比较 | 第40页 |
| ·实验分析 | 第40页 |
| ·小波子图的确定 | 第40-43页 |
| ·基于各子图的识别 | 第41-42页 |
| ·结论 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 基于小波子图与决策融合的人脸识别 | 第44-52页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·基于小波子图与决策融合的人脸识别 | 第44-48页 |
| ·算法描述 | 第44页 |
| ·决策融合算法 | 第44-48页 |
| ·实验结果 | 第48页 |
| ·各种算法比较 | 第48-51页 |
| ·算法的复杂度比较 | 第49页 |
| ·算法的识别率比较 | 第49-50页 |
| ·算法的识别速度比较 | 第50-51页 |
| ·结论以及存在的问题 | 第51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 图象处理算法C++实现的关键 | 第52-63页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·图象处理框架的设计 | 第52-57页 |
| ·软件框架的介绍 | 第53-56页 |
| ·框架的应用 | 第56-57页 |
| ·图象矩阵类的设计 | 第57-61页 |
| ·矩阵类的介绍 | 第57-59页 |
| ·矩阵类在人脸识别算法中的应用 | 第59-61页 |
| ·总结 | 第61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 结束语 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 附录一 相关网络资源 | 第68-69页 |
| 附录二 作者在研究生阶段发表的论文 | 第69页 |
