基于特征脸改进算法的人脸识别技术的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题意义与背景 | 第9页 |
| ·人脸识别的研究内容 | 第9-10页 |
| ·人脸识别的发展状况 | 第10-11页 |
| ·人脸识别的基本方法 | 第11-16页 |
| ·基于几何特征的人脸识别 | 第12页 |
| ·基于子空间分析的人脸识别 | 第12-13页 |
| ·基于小波特征的人脸识别 | 第13-14页 |
| ·基于神经网络的人脸识别 | 第14-15页 |
| ·各方法综合比较 | 第15-16页 |
| ·人脸识别技术存在的问题 | 第16页 |
| ·本文主要研究内容 | 第16-17页 |
| 第2章 人脸识别的预处理工作 | 第17-25页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·人脸检测 | 第17-20页 |
| ·人脸检测的基本方法 | 第17-18页 |
| ·基于肤色的人脸检测 | 第18-20页 |
| ·图像预处理 | 第20-24页 |
| ·图像灰度化 | 第20页 |
| ·光照补偿 | 第20-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于K-L变换的特征脸算法的研究 | 第25-35页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·K-L变换的理论基础 | 第25-29页 |
| ·定义与性质 | 第25-27页 |
| ·特征提取 | 第27-28页 |
| ·分类器设计 | 第28-29页 |
| ·特征脸算法 | 第29-31页 |
| ·基本原理 | 第29-31页 |
| ·算法优缺点 | 第31页 |
| ·一种特征脸改进算法 | 第31-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 眼镜摘除算法的研究 | 第35-48页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·人脸图像重建 | 第35-37页 |
| ·眼镜遮挡区域的提取 | 第37-43页 |
| ·眼镜区域初步提取 | 第37-38页 |
| ·图像阈值分割 | 第38-39页 |
| ·眼镜区域验证 | 第39-43页 |
| ·无眼镜人脸图像合成 | 第43-47页 |
| ·误差补偿 | 第43页 |
| ·局部滤波 | 第43-45页 |
| ·循环迭代 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 实验结果与分析 | 第48-54页 |
| ·实验样本介绍 | 第48-50页 |
| ·特征脸及其改进算法实验 | 第50-51页 |
| ·眼镜摘除算法实验 | 第51-52页 |
| ·补充实验 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
