基于局部特征的人脸识别研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·课题研究现状与发展趋势 | 第11-13页 |
| ·论文主要内容 | 第13-14页 |
| 第2章 人脸识别概述 | 第14-23页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·人脸识别系统 | 第14-17页 |
| ·系统组成 | 第14-16页 |
| ·人脸识别存在的难点 | 第16-17页 |
| ·人脸识别系统的评价标准 | 第17页 |
| ·图像预处理 | 第17-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于尺度不变特征的人脸识别研究 | 第23-41页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·SIFT算法 | 第23-28页 |
| ·多尺度空间 | 第23-26页 |
| ·提取特征点 | 第26-27页 |
| ·人脸图像的SIFT特征匹配 | 第27-28页 |
| ·SURF算法 | 第28-34页 |
| ·兴趣点的检测 | 第28-31页 |
| ·兴趣点的描述 | 第31-33页 |
| ·人脸图像SURF特征的匹配 | 第33-34页 |
| ·改进的人脸特征匹配方法 | 第34-36页 |
| ·子区域的划分 | 第34-35页 |
| ·计算相似度 | 第35-36页 |
| ·实验结果与分析 | 第36-40页 |
| ·SURF算法的PIE及实时性分析 | 第36-39页 |
| ·改进匹配算法的实验结果 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于权重的LGBPHS的人脸识别方法 | 第41-52页 |
| ·引言 | 第41-42页 |
| ·人脸特征的提取 | 第42-48页 |
| ·Gabor人脸图像 | 第42-45页 |
| ·局部Gabor二值模式 | 第45-46页 |
| ·局部Gabor二值模式直方图 | 第46页 |
| ·基于权重的LGBPHS特征匹配 | 第46-48页 |
| ·实验结果及分析 | 第48-51页 |
| ·基于权重的LGBPHS光照鲁棒性 | 第48-51页 |
| ·基于权重的LGBPHS对部分遮挡的鲁棒性分析 | 第51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 总结与展望 | 第52-54页 |
| 总结 | 第52页 |
| 研究展望 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第59页 |
