结合改进的中心对称局部二值模式人脸识别研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 研究背景和研究意义 | 第8页 |
| 1.2 研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 主要研究内容与论文结构安排 | 第9-11页 |
| 第2章 LFCLBP人脸识别算法 | 第11-23页 |
| 2.1 拉普拉斯滤波 | 第11-12页 |
| 2.2 局部二值模式(LBP) | 第12-13页 |
| 2.3 中心对称局部二值模式(CS-LBP) | 第13-14页 |
| 2.4 LFCLBP人脸识别 | 第14-16页 |
| 2.5 实验结果及结果分析 | 第16-21页 |
| 2.5.1 YALE人脸库实验 | 第16-18页 |
| 2.5.2 AR人脸库实验 | 第18-21页 |
| 2.6 时间测试分析 | 第21-22页 |
| 2.7 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 DLCLBP人脸识别算法研究 | 第23-32页 |
| 3.1 人工神经网络 | 第23-24页 |
| 3.2 BP算法 | 第24-26页 |
| 3.3 深度信念网络和深度学习 | 第26-28页 |
| 3.4 DLCLBP人脸识别算法流程 | 第28页 |
| 3.5 实验结果及结果分析 | 第28-31页 |
| 3.5.1 YALE人脸库实验 | 第29-30页 |
| 3.5.2 ORL人脸库实验 | 第30-31页 |
| 3.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 稀疏表示分类的局部相位模式人脸识别研究 | 第32-39页 |
| 4.1 压缩感知理论 | 第32-34页 |
| 4.2 信号的稀疏表示 | 第34页 |
| 4.3 局部相位模式 | 第34-35页 |
| 4.4 稀疏表示的局部相位模式人脸识别 | 第35-36页 |
| 4.5 实验结果分析 | 第36-38页 |
| 4.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第5章 总结与展望 | 第39-41页 |
| 5.1 总结 | 第39-40页 |
| 5.2 展望 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-45页 |
| 致谢 | 第45-46页 |
| 附录A 个人简介 | 第46-47页 |
| 附录B 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第47-48页 |
| 附录C 论文中的用图 | 第48-49页 |
| 附录D 论文中的用表 | 第49页 |
