基于小波变换人脸识别的算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题背景与研究意义 | 第9-12页 |
| 1.1.1 人脸识别技术的研究内容 | 第9-10页 |
| 1.1.2 人脸识别技术的特点 | 第10-11页 |
| 1.1.3 人脸识别技术的应用领域 | 第11-12页 |
| 1.2 人脸数据库 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国内人脸数据库 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国外人脸数据库 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的主要研究内容与安排 | 第14-16页 |
| 第二章 人脸识别的理论 | 第16-26页 |
| 2.1 人脸识别技术概述 | 第16-17页 |
| 2.2 人脸检测与定位的方法 | 第17-20页 |
| 2.3 人脸图像预处理 | 第20-22页 |
| 2.4 人脸特征提取 | 第22-23页 |
| 2.4.1 基于线性投影的方法 | 第22页 |
| 2.4.2 基于非线性的投影方法 | 第22-23页 |
| 2.5 人脸的判定方法 | 第23-26页 |
| 第三章 小波变换在人脸识别中的应用 | 第26-49页 |
| 3.1 概述 | 第26页 |
| 3.2 小波变换 | 第26-41页 |
| 3.2.1 连续小波变换 | 第27-29页 |
| 3.2.2 离散小波变换 | 第29-34页 |
| 3.2.3 几种常见小波 | 第34-41页 |
| 3.3 主成分分析法和快速主成分分析法 | 第41-44页 |
| 3.3.1 主成分分析法 | 第41-43页 |
| 3.3.2 快速主成分分析法 | 第43-44页 |
| 3.3 Fisher线性变换 | 第44-49页 |
| 3.3.1 FLD理论基础 | 第44-48页 |
| 3.3.2 改进FLD方法 | 第48页 |
| 3.3.3 最近邻分类器 | 第48-49页 |
| 第四章 基于MATLAB人脸识别系统的设计与实现 | 第49-72页 |
| 4.1 人脸识别系统概述 | 第49-58页 |
| 4.2 对人脸图片进行小波处理的实验分析 | 第58-63页 |
| 4.2.1 人脸图片分解层数的选取 | 第58-59页 |
| 4.2.2 人脸图片分解小波的选取 | 第59-60页 |
| 4.2.3 小波分解层数及小波类型选取的量化分析 | 第60-61页 |
| 4.2.4 高频分量对人脸图片的影响及选取 | 第61-63页 |
| 4.3 小波变换在人脸图像质量改进中的应用 | 第63-72页 |
| 4.3.1 小波变换在图像去噪中的应用 | 第63-69页 |
| 4.3.2 小波变换在图像锐化中的应用 | 第69-70页 |
| 4.3.3 图像边缘检测 | 第70-72页 |
| 第五章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 5.1 论文总结 | 第72页 |
| 5.2 工作展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
