光照变换的Gabor小波人脸识别研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 人脸识别的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 人脸识别技术 | 第12-13页 |
| 1.4 人脸识别的特点 | 第13页 |
| 1.5 人脸识别技术存在的难点 | 第13-15页 |
| 1.6 论文的主要工作及组织结构 | 第15-17页 |
| 1.6.1 主要工作 | 第15-16页 |
| 1.6.2 组织结构 | 第16-17页 |
| 2 光照处理基础知识及光照的预处理 | 第17-27页 |
| 2.1 人脸的成像原理 | 第17-18页 |
| 2.2 光照模型 | 第18-22页 |
| 2.2.1 光源 | 第19-20页 |
| 2.2.2 物体表面的光照强度 | 第20页 |
| 2.2.3 漫反射模型 | 第20-21页 |
| 2.2.4 镜面反射模型 | 第21页 |
| 2.2.5 多光源漫反射和镜面反射的结合模型 | 第21页 |
| 2.2.6 Lambert光照模型 | 第21-22页 |
| 2.3 光照预处理方法 | 第22-26页 |
| 2.3.1 基于变换的光照补偿方法 | 第22-24页 |
| 2.3.2 基于光照样本合成的光照补偿方法 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 改善的Retinex对光照的预处理算法 | 第27-38页 |
| 3.1 Retinex理论的概念与原理 | 第27页 |
| 3.2 单尺度Retinex算法 | 第27-30页 |
| 3.3 多尺度Retinex算法(MSR算法) | 第30页 |
| 3.4 McCann's Retinex算法 | 第30-33页 |
| 3.5 Retinex方法的局限性 | 第33-34页 |
| 3.6 本文提出的算法 | 第34-37页 |
| 3.6.1 高斯差分滤波器 | 第34-35页 |
| 3.6.2 直方图均衡化 | 第35-37页 |
| 3.7 本章小结 | 第37-38页 |
| 4 基于增强的Gabor相位人脸特征的提取 | 第38-47页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 Gabor小波的生物学背景 | 第38-39页 |
| 4.3 二维Gabor小波变换 | 第39-41页 |
| 4.4 Gabor小波相位特征 | 第41-43页 |
| 4.5 双线性插值 | 第43页 |
| 4.6 增强型Gabor相位特征 | 第43-46页 |
| 4.7 本章小结 | 第46-47页 |
| 5 实验及结果 | 第47-54页 |
| 5.1 实验环境 | 第47页 |
| 5.2 分类器的设计 | 第47-48页 |
| 5.3 人脸数据库 | 第48-49页 |
| 5.4 实验结果及对比分析 | 第49-53页 |
| 5.4.1 Yale B人脸库的实验结果对比分析 | 第49-51页 |
| 5.4.2 CMU PIE人脸库的实验结果 | 第51-53页 |
| 5.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 6 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 工作总结 | 第54-55页 |
| 6.2 展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第60页 |
