非约束光照条件下人脸识别技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| ·研究的背景及意义 | 第8-9页 |
| ·人脸识别的相关研究工作 | 第9-13页 |
| ·人脸识别的研究历史与现状 | 第9-12页 |
| ·人脸识别性能评测 | 第12-13页 |
| ·论文的主要工作 | 第13页 |
| ·论文的结构安排 | 第13-14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 2 人脸特征提取算法 | 第15-22页 |
| ·人脸识别的研究内容 | 第15-16页 |
| ·人脸识别的一般过程 | 第15页 |
| ·特征提取与识别 | 第15-16页 |
| ·几种典型的人脸特征提取算法 | 第16-19页 |
| ·主成分分析（PCA） | 第16-17页 |
| ·线性判别分析（LDA） | 第17-18页 |
| ·独立成分分析（ICA） | 第18-19页 |
| ·人脸识别中的难点问题 | 第19-20页 |
| ·人脸识别中的光照问题 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3 基于图像处理技术的人脸光照预处理算法 | 第22-35页 |
| ·常用的基于图像处理技术的光照预处理算法 | 第22-26页 |
| ·直方图均衡化 | 第22-23页 |
| ·对数变换 | 第23页 |
| ·指数变换 | 第23-24页 |
| ·同态滤波 | 第24-25页 |
| ·空域高通滤波 | 第25-26页 |
| ·图像引导滤波算法 | 第26-28页 |
| ·人脸图像预处理 | 第28-30页 |
| ·引导图像和输入图像预处理 | 第29页 |
| ·图像引导滤波和空域高通滤波 | 第29-30页 |
| ·实验结果与分析 | 第30-34页 |
| ·几种光照预处理方法对图像处理效果的比较 | 第31-32页 |
| ·可变光照条件下的人脸图像识别 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 4 融合全局和局部特征的人脸识别算法 | 第35-44页 |
| ·基于 Bayesian 推理的决策融合方法 | 第35-37页 |
| ·Bayesian 推理 | 第35-37页 |
| ·基于最近邻分类算法的后验概率估计 | 第37页 |
| ·特征提取及局部特征融合 | 第37-40页 |
| ·基于均匀分块局部特征提取 | 第37-38页 |
| ·各子图像贡献度的计算 | 第38-39页 |
| ·局部特征的融合 | 第39-40页 |
| ·基于全局和局部特征融合的人脸识别 | 第40页 |
| ·实验分析 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 5 总结与展望 | 第44-46页 |
| ·总结 | 第44页 |
| ·展望 | 第44-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 攻读学位期间的研究成果和科研工作 | 第51页 |
