基于小波变换的PCA人脸识别方法
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·人脸识别的研究内容 | 第8-9页 |
| ·人脸检测与定位 | 第8-9页 |
| ·特征提取 | 第9页 |
| ·人脸识别 | 第9页 |
| ·人脸识别的研究现状 | 第9-10页 |
| ·人脸识别的研究意义 | 第10-11页 |
| ·本文的内容组织 | 第11-13页 |
| 2 人脸图像的预处理 | 第13-17页 |
| ·人脸区域的检测与定位 | 第13-14页 |
| ·人脸图像的标准化 | 第14-17页 |
| ·几何校正 | 第14页 |
| ·人脸图像的直方图修正 | 第14-17页 |
| 3 基于小波的人脸识别 | 第17-24页 |
| ·小波变换基础知识 | 第18-19页 |
| ·离散小波变换 | 第19-22页 |
| ·近似与细节 | 第20-21页 |
| ·多尺度分解 | 第21-22页 |
| ·小波变换在图像处理中的应用 | 第22-24页 |
| 4 改进的PCA人脸识别方法 | 第24-45页 |
| ·PCA算法的原理 | 第25-31页 |
| ·计算特征脸 | 第25-28页 |
| ·基于特征脸的人脸识别 | 第28-29页 |
| ·基于PCA的图像重构 | 第29-30页 |
| ·距离分类器 | 第30-31页 |
| ·Modified-PCA算法的原理 | 第31-33页 |
| ·基于Modified-PCA算法的人脸特征提取 | 第31-32页 |
| ·Modified-PCA的分类器 | 第32-33页 |
| ·2DPCA算法原理 | 第33-36页 |
| ·基于2DPCA的人脸特征提取 | 第34-35页 |
| ·2DPCA的分类器 | 第35页 |
| ·基于2DPCA的图像重构 | 第35-36页 |
| ·改进的PCA算法 | 第36-40页 |
| ·分块PCA算法的思想 | 第36-38页 |
| ·改进的分块PCA方法 | 第38-39页 |
| ·分块 PCA人脸识别方法的步骤 | 第39-40页 |
| ·分块2DPCA方法 | 第40-45页 |
| ·分块 2DPCA算法思想 | 第41-42页 |
| ·分块 2DPCA的人脸识别 | 第42-43页 |
| ·分块 2DPCA方法的分类器 | 第43-45页 |
| 5 实验结果及讨论 | 第45-58页 |
| ·人脸库简介 | 第45-46页 |
| ·仿真实验 | 第46-56页 |
| ·结果讨论 | 第56-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
