| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 存在的主要问题 | 第9-10页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第10页 |
| 1.5 文章组织结构 | 第10-11页 |
| 1.6 本章小结 | 第11-12页 |
| 第二章 图像高频信息的提取与分析 | 第12-16页 |
| 2.1 图像空间域与频率域表示 | 第12页 |
| 2.2 图像离散余弦变换 | 第12页 |
| 2.3 图像高频DCT特征的提取 | 第12-14页 |
| 2.4 人脸图像特征区域高频信息的提取与分析 | 第14-15页 |
| 2.4.1 人脸标记点提取介绍 | 第14-15页 |
| 2.4.2 特征区域高频DCT特征的提取与分析 | 第15页 |
| 2.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 第三章 基于整幅图像高频信息阈值的模糊人脸图像判别方法 | 第16-26页 |
| 3.1 离散数据的均值及标准差 | 第16页 |
| 3.2 判别阈值的设计 | 第16-17页 |
| 3.3 基于整幅图像高频信息阈值的方法 | 第17-19页 |
| 3.4 衡量判别精度的指标 | 第19-20页 |
| 3.5 实验数据集介绍 | 第20-21页 |
| 3.6 实验平台及工具介绍 | 第21页 |
| 3.7 实验结果展示与分析 | 第21-23页 |
| 3.7.1 实验结果展示与分析 | 第21-23页 |
| 3.7.2 与经典方法进行比较 | 第23页 |
| 3.8 本章小结 | 第23-26页 |
| 第四章 基于特征区域高频信息阈值的模糊人脸图像判别方法 | 第26-32页 |
| 4.1 基于特征区域高频信息阈值的方法 | 第26-28页 |
| 4.2 实验结果展示与分析 | 第28-31页 |
| 4.2.1 实验结果展示与分析 | 第28-30页 |
| 4.2.2 与基于整幅图像高频信息阈值的方法进行比较 | 第30-31页 |
| 4.3 本章小结 | 第31-32页 |
| 第五章 基于特征区域高频信息分类器的模糊人脸图像判别方法 | 第32-42页 |
| 5.1 主流分类器介绍 | 第32-33页 |
| 5.1.1 随机森林分类器 | 第32-33页 |
| 5.1.2 支持向量机分类器 | 第33页 |
| 5.2 基于特征区域高频信息分类器的方法 | 第33-35页 |
| 5.3 实验结果展示与分析 | 第35-40页 |
| 5.3.1 采用随机森林分类器的方法 | 第35-37页 |
| 5.3.2 采用支持向量机分类器的方法 | 第37-38页 |
| 5.3.3 与基于特征区域高频信息阈值的方法进行比较 | 第38-40页 |
| 5.4 特征区域大小的探索 | 第40-41页 |
| 5.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第六章 其他两种基于高频信息的模糊人脸图像判别方法 | 第42-52页 |
| 6.1 基于整幅图像高频信息分类器的模糊人脸图像判别方法 | 第42-46页 |
| 6.1.1 采用随机森林分类器的方法 | 第42-44页 |
| 6.1.2 采用支持向量机分类器的方法 | 第44-46页 |
| 6.2 基于特征区域组合高频信息分类器的模糊人脸图像判别方法 | 第46-50页 |
| 6.2.1 采用随机森林分类器的方法 | 第46-48页 |
| 6.2.2 采用支持向量机分类器的方法 | 第48-50页 |
| 6.3 本章小结 | 第50-52页 |
| 第七章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
