人脸识别方法研究与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-21页 |
| ·生物特征识别技术概述 | 第10-14页 |
| ·人脸识别中的关键问题 | 第14-16页 |
| ·光照问题 | 第14-15页 |
| ·姿态估计与匹配 | 第15页 |
| ·表情变化 | 第15-16页 |
| ·时变的特征提取与消除 | 第16页 |
| ·人脸识别常用数据库 | 第16-18页 |
| ·论文结构安排 | 第18-21页 |
| 第二章 人脸的检测与定位 | 第21-33页 |
| ·人脸检测方法 | 第22-26页 |
| ·基于知识的人脸检测 | 第22-23页 |
| ·基于模板的人脸检测 | 第23-24页 |
| ·基于统计模型的人脸检测 | 第24-26页 |
| ·人脸图像的预处理 | 第26-28页 |
| ·照度梯度修正 | 第26-27页 |
| ·几何归一化 | 第27-28页 |
| ·基于SMQT 和SnoW 的人脸检测 | 第28-31页 |
| ·SMQT 原理 | 第28-29页 |
| ·SnoW 分类器 | 第29-30页 |
| ·SMQT 和SnoW 相结合的人脸检测 | 第30-31页 |
| ·人脸检测方法小结 | 第31-33页 |
| 第三章 人脸图像的特征提取与识别 | 第33-48页 |
| ·人脸几何特征提取方法 | 第33-36页 |
| ·形状几何特征提取 | 第34-35页 |
| ·基于几何模板的特征提取 | 第35-36页 |
| ·人脸代数特征提取方法 | 第36-44页 |
| ·主成分分析法（PCA） | 第36-38页 |
| ·线性鉴别分析法（LDA） | 第38-40页 |
| ·基于非负矩阵分解（NMF）的人脸特征提取算法 | 第40-41页 |
| ·其他方法 | 第41-44页 |
| ·分类过程 | 第44-45页 |
| ·基本算法 | 第44页 |
| ·算法性能 | 第44-45页 |
| ·算法拓展 | 第45页 |
| ·识别结果 | 第45-48页 |
| 第四章 基于主动形状模型的人脸描述 | 第48-59页 |
| ·ASM 方法简介 | 第48-49页 |
| ·ASM 的建立 | 第49-51页 |
| ·ASM 的缺陷 | 第51-52页 |
| ·ASM 几种改进思想的分析比较 | 第52页 |
| ·ASM 搜索算法及多分辨率图像搜索 | 第52-53页 |
| ·ASM 搜索算法 | 第52-53页 |
| ·多分辨率图像搜索 | 第53页 |
| ·试验结果及分析 | 第53-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-62页 |
| ·工作总结 | 第59-60页 |
| ·研究展望 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
