| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外发展趋势与研究现状 | 第12-16页 |
| 1.3 人脸图像识别系统的组成 | 第16-17页 |
| 1.4 图像纹理特征提取方法简述 | 第17-18页 |
| 1.5 运用二阶微分做人脸图像的纹理特征提取 | 第18页 |
| 1.6 主要研究内容和本文结构安排 | 第18-20页 |
| 第二章 基于局部二值模式的人脸识别算法 | 第20-28页 |
| 2.1 基于局部二值模式人脸识别算法的简介 | 第20-22页 |
| 2.2 基于局部二值模式的几种改进算法 | 第22-25页 |
| 2.2.1 中值局部二值模式 | 第22页 |
| 2.2.2 完备局部二值模式 | 第22-24页 |
| 2.2.3 中心对称局部二值模式 | 第24-25页 |
| 2.2.4 自适应局部二值模式 | 第25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-28页 |
| 第三章 基于多通道Gabor滤波器的CS-LDP算法及人脸识别应用 | 第28-36页 |
| 3.1 基于二阶微分的图像锐化 | 第28-29页 |
| 3.2 二阶微分算法在边缘检测中的应用 | 第29页 |
| 3.3 基于中心对称的局部二阶微分模式CS-LDP | 第29-32页 |
| 3.3.1 CS-LDP算法简介 | 第29-30页 |
| 3.3.2 CS-LDP算法与CS-LBP算法融合 | 第30-31页 |
| 3.3.3 仿真实验分析 | 第31-32页 |
| 3.4 基于多通道Gabor滤波器的CS-LDP算法 | 第32-34页 |
| 3.4.1 算法介绍 | 第32-33页 |
| 3.4.2 仿真实验 | 第33-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 图像二阶微分特征提取及人脸识别 | 第36-50页 |
| 4.1 几种常用人脸数据库 | 第36-37页 |
| 4.2 基于二阶LBP的人脸识别 | 第37-38页 |
| 4.3 基于二阶微分的人脸凹凸特征提取算法 | 第38-42页 |
| 4.3.1 插值运算 | 第38-39页 |
| 4.3.2 关于LCCP算法的介绍 | 第39-42页 |
| 4.4 改进的图像二阶微分特征提取算法 | 第42-44页 |
| 4.4.1 CS-MLDP算法分析 | 第42-43页 |
| 4.4.2 LCCP算法与CS-LDP算法的结合 | 第43-44页 |
| 4.5 实验仿真结果分析 | 第44-49页 |
| 4.5.1 CS-MLDP实验结果 | 第44-47页 |
| 4.5.2 改进后的融合算法实验结果 | 第47-49页 |
| 4.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 5.1 总结与创新点 | 第50-52页 |
| 5.1.1 总结 | 第50-51页 |
| 5.1.2 对本研究课题的展望 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 附录 (作者硕士期间研究成果) | 第58页 |
