基于Gabor小波变换的人脸识别技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题背景及意义 | 第9-11页 |
| ·国内外的研究现状 | 第11-13页 |
| ·研究内容 | 第13页 |
| ·人脸识别技术的难点 | 第13-14页 |
| ·本文的主要工作和结构安排 | 第14-17页 |
| 第2章 相关技术与理论 | 第17-31页 |
| ·基于几何特征的方法 | 第17页 |
| ·基于模板匹配的方法 | 第17-18页 |
| ·基于统计的特征矢量提取方法 | 第18-23页 |
| ·线性子空间的方法 | 第18-20页 |
| ·隐马尔可夫模型 | 第20-21页 |
| ·KL变换 | 第21-23页 |
| ·基于连接机制的特征矢量提取方法 | 第23-29页 |
| ·神经网络方法 | 第23-25页 |
| ·弹性图匹配方法 | 第25-26页 |
| ·支持向量机方法 | 第26-29页 |
| ·基于三维模型的方法 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 Gabor小波变换及特性分析 | 第31-41页 |
| ·Gabor小波变换简介 | 第31页 |
| ·Gabor函数的提出 | 第31-34页 |
| ·一维Gabor函数 | 第32-33页 |
| ·二维Gabor函数 | 第33-34页 |
| ·二维Gabor滤波器组参数选择及其特性分析 | 第34-39页 |
| ·参数意义 | 第35-37页 |
| ·二维Gabor滤波器响应特性 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第4章 基于Gabor滤波器的人脸识别算法设计 | 第41-63页 |
| ·人脸图像预处理 | 第41-46页 |
| ·彩色图像转换为灰度图像 | 第41-42页 |
| ·图像缩放 | 第42-44页 |
| ·灰度均衡 | 第44-46页 |
| ·基于Gabor滤波器的人脸特征提取算法 | 第46-59页 |
| ·人脸特征提取算法的系统构成 | 第46-47页 |
| ·小波变换检测人脸图像边缘 | 第47-51页 |
| ·广义Hough变换检测人眼完整边缘 | 第51-54页 |
| ·提取眼部轮廓Gabor特征 | 第54-55页 |
| ·利用PCA&LDA实现人眼Gabor特征降维 | 第55-59页 |
| ·特征提取实验及结果分析 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 第5章 Gabor变换在人脸识别系统中的应用 | 第63-69页 |
| ·基于几何特征的人脸识别系统 | 第63-64页 |
| ·经典的基于Gabor变换的人脸识别系统 | 第64页 |
| ·基于Gabor滤波器的人脸识别系统 | 第64-65页 |
| ·实验结果与分析 | 第65-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第6章 结论 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
