基于稀疏表示的人耳识别
| 中文摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题来源 | 第10页 |
| 1.2 人耳识别研究的背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.3 人耳识别技术 | 第11-14页 |
| 1.3.1 人耳解剖学结构 | 第11页 |
| 1.3.2 人耳姿态变化 | 第11-12页 |
| 1.3.3 人耳识别可行性 | 第12-13页 |
| 1.3.4 人耳识别系统构成 | 第13页 |
| 1.3.5 人耳识别研究难点 | 第13-14页 |
| 1.4 人耳识别技术研究现状 | 第14-16页 |
| 1.5 本文的主要工作与结构安排 | 第16-17页 |
| 2 人耳图像的预处理 | 第17-24页 |
| 2.1 人耳图像库的选择 | 第17页 |
| 2.2 人耳图像规范化 | 第17-19页 |
| 2.3 人耳图像去光照影响 | 第19-20页 |
| 2.4 人耳图像滤波处理 | 第20-23页 |
| 2.4.1 人耳图像平滑处理 | 第21-22页 |
| 2.4.2 人耳图像锐化处理 | 第22-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 人耳稀疏表示 | 第24-35页 |
| 3.1 稀疏表示理论的提出 | 第24-26页 |
| 3.1.1 压缩感知理论 | 第24-25页 |
| 3.1.2 稀疏表示理论 | 第25-26页 |
| 3.2 稀疏表示算法原理 | 第26-27页 |
| 3.2.1 稀疏表示最优解的存在性 | 第26页 |
| 3.2.2 稀疏表示最优解的两类求解方法 | 第26-27页 |
| 3.3 稀疏表示分类器 | 第27-29页 |
| 3.3.1 构造过完备字典 | 第27-28页 |
| 3.3.2 稀疏系数的求解 | 第28-29页 |
| 3.3.3 稀疏重构分类 | 第29页 |
| 3.4 稀疏表示分类模型的局限性 | 第29-30页 |
| 3.5 稀疏表示研究现状 | 第30页 |
| 3.6 稀疏表示人耳识别实验设计 | 第30-31页 |
| 3.7 实验结果与分析 | 第31-34页 |
| 3.8 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 基于HOG稀疏表示的人耳识别 | 第35-43页 |
| 4.1 HOG特征的姿态变化鲁棒性 | 第35-36页 |
| 4.2 PCA理论 | 第36页 |
| 4.3 人耳HOG特征的稀疏表示识别 | 第36-39页 |
| 4.3.1 图像归一化处理 | 第36页 |
| 4.3.2 人耳HOG特征提取 | 第36-38页 |
| 4.3.3 特征PCA降维 | 第38页 |
| 4.3.4 测试样本特征投影 | 第38页 |
| 4.3.5 求稀疏解 | 第38-39页 |
| 4.3.6 稀疏重构分类 | 第39页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第39-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 5 基于L0稀疏约束的近似稀疏解人耳识别 | 第43-49页 |
| 5.1 OMP稀疏性约束求解 | 第43页 |
| 5.2 人耳L0约束表示 | 第43-44页 |
| 5.3 基于L0约束稀疏解的人耳识别步骤 | 第44-46页 |
| 5.3.1 图像归一化处理 | 第45页 |
| 5.3.2 特征字典学习 | 第45页 |
| 5.3.3 L0约束求稀疏解 | 第45页 |
| 5.3.4 稀疏解最大权重分类 | 第45-46页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第46-48页 |
| 5.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 6 总结与展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 作者简介 | 第56-57页 |
