基于贝叶斯的人脸识别
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-18页 |
| ·人脸识别概述 | 第8-10页 |
| ·人脸识别的应用 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·人脸识别的主要技术方法 | 第10-13页 |
| ·人脸识别系统的评测 | 第13-16页 |
| ·主要人脸数据库 | 第13-14页 |
| ·人脸识别系统的测试 | 第14-16页 |
| ·人脸识别的技术难题 | 第16-17页 |
| ·本文研究内容和章节安排 | 第17-18页 |
| 第二章 人脸图像的预处理 | 第18-25页 |
| ·自动定位眼睛坐标 | 第18-21页 |
| ·投影函数 | 第18-20页 |
| ·梯度图像 | 第20-21页 |
| ·几何标准化 | 第21-22页 |
| ·直方图修正 | 第22-24页 |
| ·实验结果 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 人脸图像的特征选择与特征提取 | 第25-31页 |
| ·引言 | 第25-26页 |
| ·特征选择与特征提取 | 第26-30页 |
| ·特征选择标准 | 第26页 |
| ·利用K-L变换进行特征提取 | 第26-28页 |
| ·基于LDA的特征提取 | 第28-29页 |
| ·利用小波变换进行特征提取 | 第29页 |
| ·实验结果 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 贝叶斯理论及在人脸识别中的应用 | 第31-41页 |
| ·基本决策理论 | 第31-33页 |
| ·正态分布 | 第31-32页 |
| ·基本决策理论 | 第32页 |
| ·参数的估计 | 第32-33页 |
| ·贝叶斯决策在人脸识别中的应用 | 第33-36页 |
| ·类内和类间子空间 | 第34页 |
| ·密度估计 | 第34-36页 |
| ·分类法 | 第36-39页 |
| ·距离度量 | 第36-37页 |
| ·分类法 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第五章 基于贝叶斯人脸识别的照片比对系统的实现 | 第41-47页 |
| ·实现环境 | 第41页 |
| ·系统总体设计 | 第41-46页 |
| ·系统结构 | 第41页 |
| ·模块设计 | 第41-44页 |
| ·程序流程图 | 第44-45页 |
| ·软件系统综述 | 第45-46页 |
| ·实验结果分析 | 第46-47页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第47-49页 |
| ·全文总结 | 第47-48页 |
| ·展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 致谢 | 第53页 |
