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基于Gabor小波变换融合PCA的门禁红外人脸识别研究

摘要第3-4页
abstract第4页
第1章 引言第9-15页
    1.1 红外人脸识别研究的背景与意义第9-10页
    1.2 国内外研究的现状第10-13页
        1.2.1 红外人脸识别萌芽状态第10页
        1.2.2 提出可见光人脸识别与红外人脸识别的方法差异第10页
        1.2.3 将统计学与融合思想相统一第10页
        1.2.4 探究红外人脸识别特征提取的方法第10-11页
        1.2.5 改进传统的PCA特征提取方法第11页
        1.2.6 Gabor小波变换实现对人脸图像的识别第11页
        1.2.7 简化血流图小波包域DCT系数融合第11-12页
        1.2.8 小波优化LDA第12页
        1.2.9 基于血流图的DCT+FLD第12页
        1.2.10 眼睛区域人脸识别处理第12页
        1.2.11 二元模式共生直方图第12-13页
        1.2.12 基于核典型相关分析的多特征组合人脸识别第13页
    1.3 本文的主要研究内容第13-14页
    1.4 本文的结构安排第14-15页
第2章 红外人脸识别第15-21页
    2.1 红外人脸图像的成像原理第15页
    2.2 红外人脸图像的特性第15-16页
    2.3 影响红外人脸图像识别的因子第16页
    2.4 红外人脸识别系统实现流程第16-17页
    2.5 红外人脸的识别第17-19页
        2.5.1 红外人脸检测第17-18页
        2.5.2 红外人脸特征提取与识别第18-19页
    2.6 本章小结第19-21页
第3章 红外人脸图像的预处理第21-27页
    3.1 红外人脸图像的去噪第21-22页
        3.1.1 基于离散余弦变换的图像去噪第21-22页
        3.1.2 基于小波变换的图像去噪第22页
    3.2 红外人脸图像的增强第22-26页
        3.2.1 灰度变换增强第22-23页
        3.2.2 直方图均衡化第23-24页
        3.2.3 同态滤波第24-25页
        3.2.4 基于模糊集理论的增强第25-26页
    3.3 本章小结第26-27页
第4章 红外人脸图像的特征提取第27-39页
    4.1 红外人脸图像的边缘特征提取第27-30页
        4.1.1 基于Canny算子提取图像边缘特征第27-28页
        4.1.2 基于Sobel算子提取图像边缘特征第28-29页
        4.1.3 运用拉普拉斯算子提取图像边缘特征第29-30页
    4.2 计算红外人脸图像的矩特征第30-33页
        4.2.1 Zernike矩第30-32页
        4.2.2 颜色矩特征第32-33页
    4.3 红外人脸图像的斑纹特征的提取第33页
    4.4 Gabor变换法提取特征第33-34页
        4.4.1 Gabor函数的定义第34页
        4.4.2 对图像的局部纹理特征做分析第34页
    4.5 尺度不变特征的提取第34-38页
        4.5.1 检测尺度空间极值第35页
        4.5.2 关键点位置及尺度确定第35-36页
        4.5.3 关键点方向的确定第36-37页
        4.5.4 特征向量的生成第37-38页
    4.6 本章小结第38-39页
第5章 红外人脸图像的分割技术第39-47页
    5.1 图像分割的定义第39页
    5.2 图像分割方法第39-44页
        5.2.1 基于阈值的分割技术第40-42页
        5.2.2 基于边缘的分割技术第42-44页
        5.2.3 基于区域的分割技术第44页
    5.3 本章小结第44-47页
第6章 基于Gabor小波变换融合PCA的门禁红外人脸识别第47-63页
    6.1 K_L人脸特征向量第47-48页
    6.2 K_L人脸特征向量提取第48页
    6.3 基于K_L变换算法的人脸识别第48-50页
    6.4 基于Gabor小波变换融合PCA的红外人脸识别第50-59页
        6.4.1 实验设计思路第50-56页
        6.4.2 实验结果第56-59页
    6.5 门禁红外人脸识别系统设计及应用第59-63页
第7章 总结与未来展望第63-65页
    7.1 总结第63页
    7.2 未来研究工作第63-65页
参考文献第65-69页
致谢第69-71页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果第71页

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