基于数字条纹投影技术的多模态人脸识别研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·人脸识别概述 | 第9-10页 |
| ·多模态人脸识别技术的研究意义 | 第10-12页 |
| ·本文的主要内容和框架 | 第12-15页 |
| 第二章 三维人脸识别系统概述与比较 | 第15-21页 |
| ·基于三维信息的算法 | 第15-19页 |
| ·全局信息的直接匹配 | 第15-17页 |
| ·基于特征信息的匹配 | 第17-19页 |
| ·二维与三维信息相结合的多模态方法 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 多模态人脸识别的硬件系统与数字条纹投影 | 第21-38页 |
| ·数字条纹投影技术 | 第21-29页 |
| ·三维数据的重构概述 | 第21-23页 |
| ·数字条纹投影技术的简介与基本原理 | 第23-26页 |
| ·相移法的三步算法 | 第26-27页 |
| ·相位解包裹 | 第27-29页 |
| ·多模态人脸识别的硬件系统 | 第29-30页 |
| ·多模态人脸识别采集系统的关键软件算法 | 第30-37页 |
| ·纹理与光照影响的去除 | 第32-33页 |
| ·条纹图的傅立叶变换 | 第33-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 多模态人脸识别系统中的角度预分类器 | 第38-50页 |
| ·角度预分类器的设计思路概述 | 第38-39页 |
| ·统计学习理论与支持向量机 | 第39-43页 |
| ·机器学习与统计学习理论 | 第39页 |
| ·支持向量机 | 第39-43页 |
| ·基于 SVM 的多类分类的角度识别器 | 第43-49页 |
| ·SVM 的多类分类原理 | 第43-44页 |
| ·基于树形多类分类器的角度识别器 | 第44-46页 |
| ·角度识别器的输入数据 | 第46-48页 |
| ·角度识别器的性能评价 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 多模态人脸识别器的实现 | 第50-60页 |
| ·基于主成分分析的多模态人脸识别算法 | 第50-55页 |
| ·主成分分析在人脸识别中的应用 | 第50-55页 |
| ·多模态人脸识别算法中的线性融合技术 | 第55-56页 |
| ·系统评价 | 第56-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第67-69页 |
