民族面部特征提取及其识别算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-23页 |
| ·民族面部识别的研究内容及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·本文用到的人脸识别技术 | 第14-19页 |
| ·异族人脸识别困难 | 第19页 |
| ·多民族人脸数据集介绍 | 第19-20页 |
| ·应用前景 | 第20页 |
| ·论文结构 | 第20-23页 |
| 第2章 特征提取与分类判别的数学理论 | 第23-35页 |
| ·引言 | 第23-24页 |
| ·类别可分离性判据 | 第24-27页 |
| ·基于类内类间距离的可分性判据 | 第24-25页 |
| ·基于概率分布的可分性判据 | 第25-27页 |
| ·特征变换 | 第27-29页 |
| ·基于欧式距离度量的特征变换 | 第27-28页 |
| ·基于概率距离判据的特征变换 | 第28-29页 |
| ·基于散度准则函数的特征变换 | 第29页 |
| ·特征选择 | 第29-31页 |
| ·单独最优特征组合 | 第30页 |
| ·顺序前进法 | 第30页 |
| ·顺序后退法 | 第30-31页 |
| ·离散K-L变换 | 第31-33页 |
| ·分类算法 | 第33-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第3章 基于统计特征提取的民族识别 | 第35-47页 |
| ·引言 | 第35-36页 |
| ·统计特征理论 | 第36-39页 |
| ·主分量分析(PCA)的思想与方法 | 第36-38页 |
| ·线性判别分析方法(LDA)的基础 | 第38-39页 |
| ·图像预处理 | 第39-40页 |
| ·特征提取 | 第40-42页 |
| ·PCA特征提取 | 第40-41页 |
| ·PCA+LDA特征提取 | 第41-42页 |
| ·分类识别 | 第42-43页 |
| ·实验 | 第43-46页 |
| ·PCA算法实验 | 第43-45页 |
| ·PCA+LDA算法实验 | 第45-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 第4章 基于几何特征提取的民族识别 | 第47-59页 |
| ·引言 | 第47-48页 |
| ·几何特征提取理论 | 第48-49页 |
| ·图像预处理 | 第49-53页 |
| ·灰度变换 | 第49-50页 |
| ·图像二值化 | 第50-51页 |
| ·边缘检测 | 第51-52页 |
| ·尺寸归一化 | 第52-53页 |
| ·几何特征提取 | 第53-55页 |
| ·特征点选择 | 第53页 |
| ·特征点定位 | 第53-54页 |
| ·特征参数选择 | 第54-55页 |
| ·分类器设计 | 第55-56页 |
| ·实验结果与分析 | 第56-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 第5章 基于弹性图匹配的民族识别 | 第59-69页 |
| ·引言 | 第59-61页 |
| ·二维Gabor小波变换 | 第61-63页 |
| ·弹性图匹配 | 第63-65页 |
| ·识别 | 第65页 |
| ·识别框架 | 第65-66页 |
| ·实验与分析 | 第66-67页 |
| ·小结 | 第67-69页 |
| 第6章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 附录 | 第77页 |
