| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第12-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-27页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第17-18页 |
| 1.1.1 生物特征识别技术 | 第17页 |
| 1.1.2 生物特征识别过程 | 第17-18页 |
| 1.2 人脸识别技术概况 | 第18-21页 |
| 1.2.1 人脸识别技术特点及其应用现状 | 第18-19页 |
| 1.2.2 人脸识别的流程框架 | 第19-20页 |
| 1.2.3 人脸识别的难点和研究意义 | 第20-21页 |
| 1.3 人脸识别特征算法的分类 | 第21-24页 |
| 1.3.1 基于局部特征提取的方法 | 第21-22页 |
| 1.3.2 基于全局特征提取的识别方法 | 第22-23页 |
| 1.3.3 基于模型的不变量提取 | 第23-24页 |
| 1.4 本文的研究内容及提纲 | 第24-25页 |
| 1.4.1 本文主要研究内容 | 第24页 |
| 1.4.2 本文的结构安排 | 第24-25页 |
| 1.5 本章小结 | 第25-27页 |
| 第二章 局部二值模式原理 | 第27-37页 |
| 2.1 引言 | 第27页 |
| 2.2 LBP算子原理概述 | 第27-31页 |
| 2.2.1 LBP的核心思想 | 第27页 |
| 2.2.2 LBP的数学定义 | 第27-30页 |
| 2.2.3 双线性插值 | 第30-31页 |
| 2.3 LBP算子改进 | 第31-33页 |
| 2.4 基于LBP的人脸识别算法研究 | 第33-34页 |
| 2.5 LBP在人脸识别中的应用与发展 | 第34-35页 |
| 2.6 本章小结 | 第35-37页 |
| 第三章 基于局部三值模式改进算法 | 第37-51页 |
| 3.1 引言 | 第37页 |
| 3.2 局部三值模式 | 第37-42页 |
| 3.2.1 LTP算子 | 第37-39页 |
| 3.2.2 LTCD算子 | 第39-40页 |
| 3.2.3 LBP与LCD对比分析 | 第40-42页 |
| 3.3 基于LTCD算子的改进算法 | 第42-44页 |
| 3.3.1 LTwCD算子在光照人脸识别可行性分析 | 第43-44页 |
| 3.3.2 LTwCD算子在局部光照不变性理论证明 | 第44页 |
| 3.4 基于LTwCD的人脸识别 | 第44-46页 |
| 3.5 LTwCD算法在人脸库上的实验分析 | 第46-49页 |
| 3.5.1 参数的确定 | 第46-47页 |
| 3.5.2 Extended Yale B人脸库上的实验分析 | 第47-49页 |
| 3.6 本章小结 | 第49-51页 |
| 第四章 可变光照问题分析与处理 | 第51-63页 |
| 4.1 引言 | 第51页 |
| 4.2 基于图像像素的去光照分析 | 第51-55页 |
| 4.2.1 基于灰度直方图的图像处理方法 | 第51-53页 |
| 4.2.2 对数变换法 | 第53-54页 |
| 4.2.3 伽玛灰度校正 | 第54-55页 |
| 4.3 基于光照模型去光照分析 | 第55-61页 |
| 4.3.1 同态滤波法 | 第56-58页 |
| 4.3.2 场域梯度法 | 第58-59页 |
| 4.3.3 相对梯度提取光照不变量 | 第59-61页 |
| 4.4 本章小结 | 第61-63页 |
| 第五章 基于相对梯度局部三值全域对比描述 | 第63-79页 |
| 5.1 本文算法的引入 | 第63页 |
| 5.2 基于相对梯度局部三值全域对比描述人脸识别 | 第63-64页 |
| 5.2.1 预处理阶段 | 第63-64页 |
| 5.2.2 相对梯度提取光照不变量 | 第64页 |
| 5.2.3 局部三值全域描述算子提取特征 | 第64页 |
| 5.3 试验一 验证高斯函数和相对梯度处理的作用 | 第64-72页 |
| 5.3.1 在Yale B人脸库上实验 | 第65-70页 |
| 5.3.2 与其它常用算法的试验对比 | 第70-72页 |
| 5.4 实验二 在其他人脸数据库实验对比分析 | 第72-77页 |
| 5.4.1 Yale人脸数据库的实验分析 | 第72-73页 |
| 5.4.2 CMUPIE人脸库光照子集上的实验 | 第73-76页 |
| 5.4.3 ORL人脸数据库上实验 | 第76-77页 |
| 5.5 本章小结 | 第77-79页 |
| 第六章 总结与展望 | 第79-81页 |
| 6.1 本文总结 | 第79-80页 |
| 6.2 展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-87页 |
| 致谢 | 第87-89页 |
| 作者简介 | 第89页 |
| 1. 基本情况 | 第89页 |
| 2. 教育背景 | 第89页 |
