基于嵌入式隐Markov模型的人脸识别技术研究与实现
| 摘要 | 第1-11页 |
| ABSTRACT | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-28页 |
| §1.1 研究的意义 | 第12-13页 |
| §1.2 发展历史和研究现状 | 第13-17页 |
| §1.3 人脸识别方法综述 | 第17-26页 |
| ·静止图像中人脸识别方法 | 第17-24页 |
| ·视频序列中人脸识别方法 | 第24-26页 |
| ·三维人脸识别方法 | 第26页 |
| §1.4 本文的主要研究内容和结构安排 | 第26-28页 |
| 第二章 人脸特征提取方法研究 | 第28-40页 |
| §2.1 特征提取技术概述 | 第28-30页 |
| ·离散傅立叶变换 | 第29页 |
| ·奇异值分解 | 第29页 |
| ·KL变换 | 第29页 |
| ·离散余弦变换 | 第29-30页 |
| ·离散小波变换 | 第30页 |
| §2.2 人脸图像预处理 | 第30-33页 |
| ·图像滤波 | 第30-31页 |
| ·光照矫正 | 第31页 |
| ·归一化 | 第31-33页 |
| §2.3 基于离散余弦变换的特征提取 | 第33-36页 |
| ·理论基础 | 第33-35页 |
| ·实验分析 | 第35-36页 |
| §2.4 基于离散小波变换的特征提取 | 第36-39页 |
| ·理论基础 | 第36-38页 |
| ·实验分析 | 第38-39页 |
| §2.5 两种方法的比较 | 第39页 |
| §2.6 小结 | 第39-40页 |
| 第三章 基于嵌入式隐马尔可夫模型的人脸识别 | 第40-57页 |
| §3.1 马尔可夫过程 | 第40-41页 |
| §3.2 马尔可夫链 | 第41页 |
| §3.3 转移概率 | 第41-42页 |
| §3.4 隐Markov模型 | 第42-43页 |
| ·模型介绍 | 第42-43页 |
| ·三个基本问题 | 第43页 |
| §3.5 嵌入式隐Markov模型 | 第43-51页 |
| ·模型介绍 | 第44-46页 |
| ·评估算法 | 第46-47页 |
| ·解码算法 | 第47-49页 |
| ·参数重估算法 | 第49-51页 |
| ·性能分析 | 第51页 |
| §3.6 基于嵌入式隐马尔可夫模型的人脸识别 | 第51-56页 |
| ·用于人脸识别的嵌入式隐Markov模型 | 第51-52页 |
| ·观察向量的提取 | 第52页 |
| ·嵌入式隐马尔可夫模型训练 | 第52-54页 |
| ·基于嵌入式隐马尔可夫模型的识别过程 | 第54-56页 |
| §3.7 小结 | 第56-57页 |
| 第四章 基于多样本特征融合的人脸识别方法 | 第57-62页 |
| §4.1 理论基础 | 第57页 |
| §4.2 特征提取 | 第57-58页 |
| §4.3 特征向量融合 | 第58-60页 |
| §4.4 实验结果 | 第60-61页 |
| §4.5 小结 | 第61-62页 |
| 第五章 系统设计与实现 | 第62-66页 |
| §5.1 系统设计 | 第62-63页 |
| §5.2 系统实现 | 第63-65页 |
| ·开发平台及工具的选择 | 第63-64页 |
| ·系统的实现效果 | 第64-65页 |
| §5.3 小结 | 第65-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第72页 |
