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频谱脸与FLD结合的彩色分量特征融合人脸识别算法研究

摘要第1-10页
ABSTRACT第10-12页
符号说明第12-13页
第一章 绪论第13-21页
   ·本课题研究的背景第13-15页
   ·生物特征识别第15-17页
     ·生物特征概述第15-16页
     ·识别系统性能评价标准第16-17页
   ·人脸识别第17-20页
     ·人脸识别系统第17-18页
     ·人脸识别应用前景第18-19页
     ·国内外研究现状第19-20页
   ·论文结构安排第20-21页
第二章 彩色图像处理基本理论第21-34页
   ·彩色三要素第21页
   ·彩色空间及其转换第21-25页
     ·常见彩色空间及其特点第22-23页
     ·RGB与HSV转换第23-25页
   ·彩色图像预处理技术第25-34页
     ·彩色平衡第26页
     ·图像增强第26-32页
     ·颜色空间的量化第32-33页
     ·彩色补偿第33-34页
第三章 人脸识别相关技术综述第34-43页
   ·人脸检测与定位第34-36页
     ·基于统计的人脸检测第35页
     ·基于知识的人脸检测第35-36页
   ·人脸特征提取第36-38页
   ·分类算法第38-42页
     ·基于专家规则(EXPERT RULES)的方法第38-39页
     ·基于机器学习的方法第39-41页
     ·空时分析的方法第41-42页
   ·本章小结第42-43页
第四章 一种基于频谱脸和FLD的彩色图像人脸识别算法第43-57页
   ·小波变换及其多分辨率分析第43-46页
     ·小波变换第43-44页
     ·多分辨率分析(MRA)第44-46页
   ·频谱脸第46-49页
     ·频谱脸的提出第47-48页
     ·频谱脸与小波变换第48页
     ·人脸频谱表达——频谱脸第48-49页
   ·FLD简介第49-51页
   ·彩色特征融合算法研究第51-52页
   ·近邻法分类第52页
   ·仿真实验第52-54页
   ·实验结果及分析第54-56页
     ·实验结果第54-55页
     ·比较与分析第55-56页
   ·小结第56-57页
第五章 总结与展望第57-60页
参考文献第60-66页
致谢第66-67页
已发表论文第67-68页
学位论文评阅及答辩情况表第68页

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