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光照变化条件下的人脸特征抽取算法研究

摘要第1-7页
Abstract第7-10页
目录第10-13页
1 绪论第13-32页
   ·人脸识别研究背景及意义第13-14页
   ·人脸识别研究概述第14-23页
     ·研究的起源与历程第14-15页
     ·人脸识别系统的研究内容第15-16页
     ·国内外研究进展第16-20页
     ·人脸识别中常用的分类准则第20-21页
     ·人脸识别算法的评价标准第21-22页
     ·常用人脸图像库第22-23页
   ·人脸识别技术的难点第23-24页
   ·人脸识别中的光照问题第24-29页
     ·图像增强方法第25-26页
     ·不变特征表示的方法第26-27页
     ·光照建模的方法第27-28页
     ·基于3D模型的方法第28-29页
   ·本文的主要工作第29-30页
   ·论文组织结构第30-32页
2 基于光照子空间和商图像方法的人脸识别第32-44页
   ·引言第32-33页
   ·商图像与人脸光照子空间第33-36页
     ·商图像方法第33-34页
     ·人脸光照子空间第34-36页
   ·基于九维线性子空间的商图像方法第36-37页
     ·改进的商图像方法第36页
     ·基图像合成方法第36-37页
     ·光照方向估计第37页
   ·主成分分析(PCA)第37-38页
   ·光照变化条件下的人脸识别第38-39页
     ·基于虚拟合成图像的光照无关方法第38-39页
     ·基于向量到光照子空间距离度量的光照无关方法第39页
   ·实验结果与分析第39-43页
     ·改进的商图像实验第40-41页
     ·基图像的合成第41-42页
     ·人脸识别实验第42-43页
   ·本章小结第43-44页
3 一种自适应Gabor图像特征抽取和权重选择的人脸识别方法第44-59页
   ·问题的提出第44-45页
   ·光照预处理第45-47页
     ·局部对照增强(LCE)第45-46页
     ·改进的局部对照增强(ILCE)第46-47页
   ·自适应Gabor特征抽取第47-52页
     ·Gabor小波变换第47-49页
     ·离散余弦变换(DCT)第49-50页
     ·鉴别力量分析(DPA)第50-52页
   ·自适应权重计算与分类识别第52-53页
     ·自适应权重计算第52-53页
     ·分类识别第53页
   ·本章算法步骤第53-54页
   ·实验结果与分析第54-58页
     ·改进的局部对照增强实验第54-55页
     ·人脸识别实验第55-58页
   ·本章小结第58-59页
4 距离保持投影非线性降维技术的可视化与分类第59-73页
   ·引言第59-60页
   ·距离保持投影第60-61页
   ·距离保持投影的改进第61-65页
     ·流形和测地线距离第61-62页
     ·改进的距离保持投影第62-65页
   ·距离保持投影的扩展-分类识别第65-67页
     ·低维空间维数的确定第65-66页
     ·有监督的数据投影构造第66页
     ·分类构造第66-67页
   ·算法时间复杂度的分析第67-68页
   ·实验结果与分析第68-72页
     ·数据可视化实验第68-70页
     ·人脸识别实验第70-72页
     ·实验分析第72页
   ·本章小结第72-73页
5 增强的局部鉴别排列及其核扩展第73-90页
   ·引言第73-74页
   ·鉴别局部排列(DLA)第74-77页
     ·局部最优化第74-76页
     ·样本权重第76页
     ·整体排列第76-77页
   ·增强的鉴别局部排列(EDLA)第77-79页
   ·核增强鉴别局部排列(KEDLA)第79-81页
     ·核方法第79-80页
     ·KEDLA算法第80-81页
   ·实验结果与分析第81-89页
     ·参数选择第81-82页
     ·对光照变化的鲁棒性实验第82-85页
     ·多种因素变化下的鲁棒性实验第85-89页
   ·本章小结第89-90页
6 结束语第90-93页
   ·本文工作总结第90-91页
   ·展望第91-93页
致谢第93-94页
参考文献第94-106页
附录第106-107页

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