基于2DPCA的低分辨率人脸识别算法研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
1 绪论	第8-19页
·选题背景	第9-11页
·人脸识别的研究现状	第11-15页
·人脸识别技术的国内外研究现状及发展前景	第12-13页
·人脸检测技术的国内外研究现状及发展前景	第13-15页
·低分辨率、高噪声下人脸识别问题研究现状	第15-16页
·人脸图像库介绍	第16-18页
·论文结构	第18-19页
2 预处理阶段	第19-28页
·图像的颜色空间转变	第19-21页
·光线补偿	第21-22页
·图像滤波	第22-25页
·图像分割	第25-28页
3 人脸检测	第28-40页
·AdaBoost算法	第28-32页
·Haar特征	第32-33页
·积分图计算特征值	第33-35页
·实验仿真	第35-40页
·基于AdaBoost算法的人脸检测	第35-38页
·基于AdaBoost算法的人眼检测	第38-40页
4 人脸识别	第40-55页
·基于主成分分析法PCA的人脸识别	第40-47页
·K-L变换	第40-42页
·PCA算法	第42-44页
·2DPCA算法	第44-46页
·加权模块的 2DPCA算法	第46-47页
·基于最大散度差鉴别分析法MSD的人脸识别	第47-48页
·基于图像熵值的人脸识别	第48-50页
·基于支持向量机SVM的人脸识别	第50-55页
5 实验仿真	第55-59页
·ORL人脸库中仿真情况	第55-56页
·AR人脸库中仿真情况	第56-58页
·自定义低分辨率人脸库中仿真情况	第58-59页
参考文献	第59-64页
攻读硕士学位期间所取得的研究成果	第64-65页
致谢	第65-66页