基于主元分析法的特征脸法在人脸识别中的应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-18页 |
| ·人脸识别研究动机及应用价值 | 第7-9页 |
| ·研究背景 | 第7页 |
| ·人脸识别的应用 | 第7-9页 |
| ·人脸识别技术的发展及现状 | 第9-14页 |
| ·生物特征识别技术 | 第9-10页 |
| ·人脸识别技术的研究现状 | 第10-12页 |
| ·人脸识别的常用数据库 | 第12-14页 |
| ·人脸识别系统 | 第14-17页 |
| ·人脸识别的研究内容 | 第14-16页 |
| ·人脸识别系统的组成 | 第16-17页 |
| ·本文的主要内容安排 | 第17-18页 |
| 第二章 人脸识别方法研究 | 第18-28页 |
| ·概述 | 第18页 |
| ·基于几何特征的人脸识别 | 第18-19页 |
| ·基于代数特征的人脸识别 | 第19-24页 |
| ·基于PCA的人脸识别 | 第20-23页 |
| ·Fisher脸方法 | 第23页 |
| ·基于隐马尔可夫模型(HMM) | 第23-24页 |
| ·改进后的多分类器组合的人脸识别方法 | 第24页 |
| ·基于连接机制的人脸识别 | 第24-26页 |
| ·神经网络方法 | 第24-26页 |
| ·弹性图匹配脸部识别方法 | 第26页 |
| ·其他一些综合方法 | 第26-27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 第三章 人脸图像的预处理 | 第28-38页 |
| ·概述 | 第28页 |
| ·人脸的预处理算法及结果分析 | 第28-33页 |
| ·几何校正 | 第28-29页 |
| ·图像灰度值归一化 | 第29-31页 |
| ·图像的边缘检测及锐化处理 | 第31-33页 |
| ·图像缩放 | 第33-37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 第四章 特征脸识别方法祥述及实验过程 | 第38-52页 |
| ·特征脸计算数学基础 | 第38-41页 |
| ·基于PCA的特征脸识别的实现 | 第41-48页 |
| ·特征向量选择 | 第43-44页 |
| ·分类器的设计 | 第44页 |
| ·分类器的训练 | 第44-48页 |
| ·特征脸法的优缺点 | 第48-49页 |
| ·实验过程及结果 | 第49-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 第五章 改进的特征脸识别方法 | 第52-59页 |
| ·概述 | 第52-53页 |
| ·基于特征加权的提出 | 第53-56页 |
| ·实验结果及分析 | 第56-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 第六章、总结与展望 | 第59-60页 |
| ·总结 | 第59页 |
| ·展望 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 附录 攻读硕士学位期间完成的主要论文和参加的工作 | 第64页 |
