基于二维局部保留投影的人脸识别系统的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·生物特征识别技术 | 第8-10页 |
| ·人脸作为生物特征识别方法的优势与劣势 | 第10-11页 |
| ·人脸识别的技术优势 | 第10-11页 |
| ·人脸识别的技术劣势 | 第11页 |
| ·人脸识别的背景及研究意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文研究工作简介及组织结构 | 第13-14页 |
| 2 人脸识别技术预备知识 | 第14-27页 |
| ·人脸图像的预处理 | 第14-16页 |
| ·人脸检测 | 第16-17页 |
| ·基于知识模型的方法 | 第16页 |
| ·基于统计模型的方法 | 第16-17页 |
| ·基于模板匹配的方法 | 第17页 |
| ·人脸的特征提取 | 第17-22页 |
| ·几何特征提取 | 第18页 |
| ·线性子空间方法 | 第18-21页 |
| ·基于核的非线性子空间分析 | 第21-22页 |
| ·人脸识别分类 | 第22-26页 |
| ·判别函数分类器 | 第23-25页 |
| ·基于统计模式的分类器 | 第25页 |
| ·神经网络分类器 | 第25-26页 |
| ·总结 | 第26-27页 |
| 3 改进的基于二维局部保留投影的人脸识别方法 | 第27-35页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·LPP 及2DLPP 方法分析 | 第27-30页 |
| ·LPP | 第27-28页 |
| ·2DLPP | 第28-30页 |
| ·改进的二维局部保留投影的人脸识别方法 | 第30-33页 |
| ·二维主元分析投影到行方向 | 第30-32页 |
| ·二维局部保留投影到列方向 | 第32页 |
| ·本文算法的分类实现 | 第32-33页 |
| ·实验及结果分析 | 第33-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 4 人脸识别系统设计及实现 | 第35-46页 |
| ·系统设计思想 | 第35页 |
| ·系统技术流程介绍 | 第35-38页 |
| ·图像采集 | 第35-36页 |
| ·人脸检测 | 第36页 |
| ·人脸图像的预处理 | 第36-38页 |
| ·人脸图像特征提取 | 第38页 |
| ·人脸识别分类 | 第38页 |
| ·功能需求分析和描述 | 第38-42页 |
| ·系统软件设计与架构 | 第42-44页 |
| ·系统软件架构介绍 | 第42-43页 |
| ·“插件式”结构 | 第43-44页 |
| ·系统实现 | 第44-45页 |
| ·实验工具及平台 | 第44页 |
| ·系统主要模块界面 | 第44-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 5 人脸识别系统运行评测分析 | 第46-52页 |
| ·性能评测设计的若干基本原则 | 第46-48页 |
| ·性能评测的三熊原则 | 第46页 |
| ·数据集合的划分方法 | 第46-47页 |
| ·按照系统任务分类 | 第47页 |
| ·性能评测的指标 | 第47-48页 |
| ·人脸数据库选取 | 第48页 |
| ·实验设计及结果分析 | 第48-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 6 结语 | 第52-54页 |
| ·本文工作总结 | 第52页 |
| ·未来研究展望 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 附录 | 第59-61页 |
