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基于语义特征的人脸匹配算法研究与实现

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-15页
    1.1 研究工作的背景与意义第11页
    1.2 人脸识别的国内外研究历史与现状第11-13页
    1.3 本文的主要贡献与创新第13页
    1.4 本论文的结构组织安排第13-15页
第二章 人脸匹配相关基础知识第15-26页
    2.1 人脸匹配中常用的基础算法第15-21页
        2.1.1 LBP特征提取方法第15-17页
        2.1.2 Gabor特征提取方法第17-18页
        2.1.3 PCA降维方法第18-19页
        2.1.4 Kmeans聚类方法第19-21页
    2.2 人脸检测方法第21-22页
    2.3 人脸对齐方法第22-24页
        2.3.1 点分布模型第22页
        2.3.2 基于优化理论的人脸对齐方法第22-23页
        2.3.3 基于回归理论的人脸对齐方法第23-24页
    2.4 人脸匹配方法第24-25页
        2.4.1 基于子空间的人脸匹配方法第24-25页
        2.4.2 基于深度学习的人脸匹配方法第25页
    2.5 本章小结第25-26页
第三章 基于 3D形状参数回归的人脸对齐算法研究第26-41页
    3.1 3D人脸形状的三维空间建立第26-28页
    3.2 3D人脸形状的变换第28-32页
        3.2.1 3D人脸形状的三维空间变换第28-30页
        3.2.2 3D正脸形状的结构变换第30-32页
    3.3 3D形状参数回归算法思想第32-34页
    3.4 3D形状参数回归学习过程第34-39页
        3.4.1 训练样本数据预处理第34-35页
        3.4.2 3D形状参数回归量学习第35-37页
        3.4.3 特征选取与特性定位方法第37-39页
    3.5 3D形状参数回归对齐过程第39-40页
    3.6 本章小结第40-41页
第四章 人脸语义特征提取及分类技术第41-61页
    4.1 数据预处理第42-44页
    4.2 人脸部件形状特征语义化第44-55页
        4.2.1 眼睛形状模型建立与语义分类第44-46页
        4.2.2 眉毛形状模型建立与语义分类第46-48页
        4.2.3 鼻子形状模型建立与语义分类第48-50页
        4.2.4 嘴巴形状模型建立与语义分类第50-51页
        4.2.5 轮廓形状模型建立与语义分类第51-53页
        4.2.6 人脸布局模型建立与语义分类第53-55页
    4.3 人脸部件纹理特征提取及分类第55-60页
        4.3.1 基于LBP+Gabor的纹理特征提取方法第55-56页
        4.3.2 基于Kmeans的人脸语义分类方法第56-57页
        4.3.3 眼睛纹理特征提取及语义分类第57-58页
        4.3.4 眉毛纹理特征提取及语义分类第58-59页
        4.3.5 鼻子纹理特征提取及语义分类第59页
        4.3.6 嘴巴纹理特征提取及语义分类第59-60页
    4.4 本章小结第60-61页
第五章 基于语义特征的人脸匹配算法设计第61-65页
    5.1 人脸匹配算法流程图第61-62页
    5.2 语义特征编码第62-63页
    5.3 逻辑回归分类第63-64页
    5.4 本章小结第64-65页
第六章 算法实现与实验结果分析第65-73页
    6.1 人脸对齐实验分析第65-68页
        6.1.1 数据库介绍与参数设定第65-66页
        6.1.2 实验对比与结果分析第66-68页
    6.2 人脸匹配实验分析第68-71页
        6.2.1 数据库介绍与预处理第68-69页
        6.2.2 实验系数设定第69-70页
        6.2.3 实验对比与结果分析第70-71页
    6.3 人脸匹配系统实现第71-72页
    6.4 本章小结第72-73页
第七章 全文总结与展望第73-75页
    7.1 全文总结第73-74页
    7.2 后续工作展望第74-75页
致谢第75-76页
参考文献第76-80页
攻读硕士学位期间取得的成果第80-81页

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