基于模糊规则的人脸识别方法
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| Contents | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外人脸识别算法发展状况 | 第11-15页 |
| 1.2.1 基于整幅人脸图像的识别算法 | 第11-13页 |
| 1.2.2 基于局部特征的人脸识别算法 | 第13-15页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第15-16页 |
| 第二章 人脸识别原理和局部二进制模式基本原理 | 第16-25页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 人脸识别 | 第16-17页 |
| 2.3 局部二进制模式 | 第17-22页 |
| 2.3.1 局部二进制模式(LBP) | 第17-20页 |
| 2.3.2 统一LBP | 第20-21页 |
| 2.3.3 LBP应用和它的优缺点 | 第21-22页 |
| 2.4 人脸识别图像库简介 | 第22-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 模糊控制器原理及设计 | 第25-37页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 常见的分块加权法 | 第25-27页 |
| 3.2.1 先验知识加权 | 第25-26页 |
| 3.2.2 自适应加权PCA | 第26-27页 |
| 3.3 熵(信息论)和方差 | 第27-29页 |
| 3.3.1 熵(信息论) | 第27-28页 |
| 3.3.2 方差 | 第28-29页 |
| 3.4 模糊控制基本原理 | 第29-33页 |
| 3.4.1 模糊理论简介 | 第29页 |
| 3.4.2 模糊集合及其运算 | 第29-30页 |
| 3.4.3 模糊算子 | 第30-32页 |
| 3.4.4 模糊关系 | 第32页 |
| 3.4.5 模糊推理 | 第32-33页 |
| 3.5 模糊控制器设计 | 第33-36页 |
| 3.5.1 熵 | 第33-34页 |
| 3.5.2 均值像素方差 | 第34-35页 |
| 3.5.3 模糊控制器的设计 | 第35-36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于模糊规则与LBP结合的人脸识别方法 | 第37-49页 |
| 4.1 引言 | 第37页 |
| 4.2 分类器 | 第37-38页 |
| 4.3 人脸识别框架及其算法描述 | 第38-41页 |
| 4.4 实验 | 第41-48页 |
| 4.4.1 参数选择 | 第42页 |
| 4.4.2 实验与结果分析 | 第42-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 扩展及改进 | 第49-55页 |
| 5.1 引言 | 第49页 |
| 5.2 扩大LBP邻域 | 第49-50页 |
| 5.3 LBP结合PCA | 第50-54页 |
| 5.3.1 PCA(主成分分析)算法 | 第50-52页 |
| 5.3.2 PCA降维 | 第52-54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 总结与展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第62页 |
| 攻读学位期间参加的课题 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
