基于JIT的实时人脸识别研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究动态 | 第9-11页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 人脸识别技术 | 第11-14页 |
| 1.3.1 人脸识别 | 第11-12页 |
| 1.3.2 常用人脸识别算法概述 | 第12-14页 |
| 1.4 人脸识别的难点与发展趋势 | 第14-15页 |
| 1.5 论文主要内容 | 第15-16页 |
| 1.6 本章小结 | 第16-17页 |
| 2 JIT模式 | 第17-22页 |
| 2.1 JIT的产生及内容 | 第17-18页 |
| 2.2 JIT方法的应用 | 第18-19页 |
| 2.3 JIT模式的人脸识别 | 第19-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 轮廓提取 | 第22-31页 |
| 3.1 图像预处理 | 第22-25页 |
| 3.1.1 图像归一化处理 | 第22-23页 |
| 3.1.2 中值滤波 | 第23-24页 |
| 3.1.3 直方图均衡化 | 第24-25页 |
| 3.2 边缘检测 | 第25-28页 |
| 3.3 人脸轮廓特征提取 | 第28-29页 |
| 3.3.1 提取人脸轮廓 | 第28-29页 |
| 3.3.2 人脸轮廓线的曲率 | 第29页 |
| 3.4 人脸的分类 | 第29-30页 |
| 3.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 4 纹理特征的提取 | 第31-42页 |
| 4.1 纹理特征提取的方法 | 第31-32页 |
| 4.2 Gabor小波变换 | 第32-36页 |
| 4.2.1 小波变换 | 第32-33页 |
| 4.2.2 Gabor小波 | 第33-36页 |
| 4.3 PCA降维处理 | 第36-39页 |
| 4.3.1 K—L变换 | 第37-38页 |
| 4.3.2 PCA算法实现 | 第38-39页 |
| 4.4 人脸识别 | 第39-41页 |
| 4.4.1 欧氏距离 | 第40页 |
| 4.4.2 基于欧氏距离的最近邻分类器 | 第40-41页 |
| 4.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 5 实验结果分析 | 第42-47页 |
| 5.1 人脸数据库与仿真环境的介绍 | 第42页 |
| 5.2 人脸识别率的结果对比 | 第42-44页 |
| 5.3 JIT实时性验证一 | 第44-45页 |
| 5.4 JIT实时性验证二 | 第45-46页 |
| 5.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 总结与展望 | 第47-50页 |
| 论文总结 | 第47页 |
| 前景展望 | 第47-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 附录 | 第54-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和参加科研情况说明 | 第64-67页 |
