| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-13页 |
| 1 绪论 | 第13-31页 |
| ·机器视觉综述 | 第13-15页 |
| ·生物特征识别技术 | 第15-18页 |
| ·人脸识别工作流程及性能评价指标 | 第18-21页 |
| ·人脸识别的工作流程 | 第18-20页 |
| ·人脸识别的性能评价指标 | 第20-21页 |
| ·人脸识别发展及现状 | 第21-27页 |
| ·本文主要研究工作内容 | 第27-28页 |
| ·光照差异修正及规范化研究 | 第27页 |
| ·面向指定对象类,构建和优选域灰度差特征的研究 | 第27-28页 |
| ·基于曲线波特征和Gabor特征融合的人脸识别研究 | 第28页 |
| ·论文结构安排 | 第28-31页 |
| 2 光照规范化处理 | 第31-51页 |
| ·引言 | 第31-32页 |
| ·图像光照成像计算模型 | 第32-34页 |
| ·常规图像灰度调整处理方法 | 第34-37页 |
| ·灰度均值的调整 | 第34-35页 |
| ·灰度方差值的调整 | 第35页 |
| ·伽马和对数灰度变换 | 第35页 |
| ·直方图均衡化 | 第35-37页 |
| ·Retinex光照模型和McCann亮度调整算法 | 第37-39页 |
| ·基于圆形邻域亮度比卷积的反射属性构建和提取 | 第39-42页 |
| ·基于邻域亮度比复卷积的反射特征规范化 | 第42-44页 |
| ·基于照度分离计算的阴影区光照补偿 | 第44-48页 |
| ·遮挡阴影区域的确定 | 第45页 |
| ·遮挡阴影近似照度补偿原理 | 第45页 |
| ·人脸图像遮挡阴影近似消除处理流程 | 第45-48页 |
| ·基于光照和本征图像分离的图像编辑处理 | 第48-49页 |
| ·人脸识别光照预处理 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 3 人脸图像灰度分布模式分析与专用检测特征构建 | 第51-70页 |
| ·引言 | 第51-52页 |
| ·基于类Haar小波的级联式人脸检测算法 | 第52-56页 |
| ·类Harr小波矩形特征 | 第52-53页 |
| ·积分图像 | 第53-54页 |
| ·级联式分类器结构 | 第54-55页 |
| ·Adaboost算法 | 第55-56页 |
| ·统计分析用人脸图像数据库构建 | 第56-57页 |
| ·人脸图像各像素灰度变异的均值及标准差 | 第57-59页 |
| ·人脸图像灰度分布与灰度差特征检测特性分析 | 第59-62页 |
| ·像素位置的相对灰度偏差比和明暗稳定性 | 第59-60页 |
| ·区域大小对域平均灰度偏差特性比的影响 | 第60-61页 |
| ·域间距离对域灰度差特性比的影响 | 第61页 |
| ·域间灰度差偏置值的影响 | 第61-62页 |
| ·人脸检测专用灰度差特征的构建与测试 | 第62-64页 |
| ·人脸图像整体性灰度分布状态特征 | 第64-68页 |
| ·人脸图像灰度分布状态特征向量 | 第64页 |
| ·人脸灰度状态特征向量相似计算 | 第64-65页 |
| ·人脸图像基准参考灰度分布向量构建 | 第65-66页 |
| ·整体性灰度状态特征检测分析及判别阈值选择 | 第66-68页 |
| ·本章小结 | 第68-70页 |
| 4 人脸数字特征表示与特征距离计算 | 第70-92页 |
| ·灰度特征人脸表示 | 第70-71页 |
| ·特征脸人脸表示 | 第71-74页 |
| ·Fisher脸人脸表示 | 第74-76页 |
| ·基于Gabor小波变换的人脸表示 | 第76-80页 |
| ·Gabor滤波器 | 第76-79页 |
| ·弹性束图匹配配置和均匀间隔节点配置 | 第79-80页 |
| ·基于局部二值模式的人脸表示 | 第80-83页 |
| ·人脸表示特征特性归纳及基于互信息的数据降维处理 | 第83-88页 |
| ·几种人脸表示特征特性对比 | 第83-84页 |
| ·基于互信息的特征数据降维处理 | 第84-88页 |
| ·特征向量间距离计算 | 第88-91页 |
| ·欧氏距离 | 第88-89页 |
| ·马氏距离 | 第89页 |
| ·协方差系数 | 第89页 |
| ·相关系数 | 第89-90页 |
| ·直方图χ~2距离 | 第90页 |
| ·距离计算和相似度计算 | 第90-91页 |
| ·本章小结 | 第91-92页 |
| 5 Gabor特征信息与曲线波特征信息融合的人脸识别研究 | 第92-108页 |
| ·人脸识别中信息融合处理的应用 | 第92-94页 |
| ·人脸识别融合特征选择 | 第94-97页 |
| ·Gabor特征在描述边缘轮廓中的局限性 | 第94-96页 |
| ·曲线波特征人脸表示 | 第96-97页 |
| ·Gabor人脸表示和曲线波人脸表示评分层识别融合 | 第97-103页 |
| ·贝叶斯分类理论 | 第97-98页 |
| ·一种基于综合误差的评分值规范化方法 | 第98-101页 |
| ·采用支持向量机融合评分 | 第101页 |
| ·测试结果 | 第101-103页 |
| ·基于Gabor特征和曲线波特征的特征层融合(GCF)的人脸识别 | 第103-107页 |
| ·本章小结 | 第107-108页 |
| 6 总结和展望 | 第108-112页 |
| ·全文工作总结 | 第108-111页 |
| ·未来工作展望 | 第111-112页 |
| 参考文献 | 第112-121页 |
| 附录A MBGC2008/2009评测结果对比 | 第121-122页 |
| 攻读博士学位期间发表学术论文情况 | 第122-123页 |
| 攻读博士学位期间参与的课题与项目 | 第123-124页 |
| 致谢 | 第124-125页 |
| 创新点摘要 | 第125-126页 |
| 作者简介 | 第126-127页 |
