| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.3 人脸识别相关技术简介 | 第15-17页 |
| 1.3.1 人脸图像的检测与跟踪 | 第15-16页 |
| 1.3.2 预处理 | 第16页 |
| 1.3.3 特征提取 | 第16页 |
| 1.3.4 分类器的选择与设计 | 第16-17页 |
| 1.4 人脸识别算法的评价方法 | 第17页 |
| 1.5 人脸识别公共数据库 | 第17-19页 |
| 1.6 本文的研究内容与章节安排 | 第19-20页 |
| 第二章 光照预处理 | 第20-33页 |
| 2.1 引言 | 第20-21页 |
| 2.2 光照预处理方法简介 | 第21-28页 |
| 2.2.1 Gamma灰度校正 | 第21-23页 |
| 2.2.2 Log对数变换 | 第23-24页 |
| 2.2.3 直方图均衡化 | 第24-26页 |
| 2.2.4 多尺度Retinex | 第26-28页 |
| 2.3 实验结果与分析 | 第28-31页 |
| 2.3.1 识别算法分析 | 第28-29页 |
| 2.3.2 在Yale B & Extended Yale B人脸数据库的实验 | 第29-30页 |
| 2.3.3 在PIE人脸数据库的实验 | 第30-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 基于Gabor张量的MPCA人脸识别算法 | 第33-45页 |
| 3.1 引言 | 第33-34页 |
| 3.2 Gabor小波 | 第34-36页 |
| 3.3 Tensor张量 | 第36-37页 |
| 3.4 基于Gabor张量的MPCA | 第37-41页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第41-44页 |
| 3.5.1 在ORL人脸库上的实验 | 第41-42页 |
| 3.5.2 在AR人脸库上的实验 | 第42-43页 |
| 3.5.3 在PIE人脸库上的实验 | 第43-44页 |
| 3.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 结构化低秩表示投影的人脸识别算法 | 第45-58页 |
| 4.1 引言 | 第45-46页 |
| 4.2 低秩表示 | 第46-48页 |
| 4.2.1 LRR的基本思想 | 第46-47页 |
| 4.2.2 LRR的系数矩阵 | 第47-48页 |
| 4.3 基于结构化低秩表示的图嵌入模型投影方法 | 第48-52页 |
| 4.3.1 结构化的低秩表示 | 第48-51页 |
| 4.3.2 结构化低秩表示的图嵌入投影方法 | 第51-52页 |
| 4.4 基于Gabor张量MPCA特征的结构化低秩投影方法 | 第52-53页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第53-57页 |
| 4.5.1 在AR人脸库上的实验 | 第53-55页 |
| 4.5.2 在Yale人脸库上的实验 | 第55页 |
| 4.5.3 在FERET人脸库上的实验 | 第55-57页 |
| 4.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 总结 | 第58-59页 |
| 5.2 展望 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 作者简介 | 第66页 |