不同光照条件下的人脸识别算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| ·课题的背景与意义 | 第8-9页 |
| ·人脸识别发展进程与研究现状 | 第9-11页 |
| ·本文研究内容 | 第11-12页 |
| ·本文结构安排 | 第12-13页 |
| 第2章 人脸识别技术综述 | 第13-22页 |
| ·人脸识别系统的关键技术 | 第13-18页 |
| ·特征提取常用方法 | 第13-17页 |
| ·分类判别常用方法 | 第17-18页 |
| ·不同光照条件下的人脸识别技术综述 | 第18-21页 |
| ·不变特征类方法 | 第18-19页 |
| ·标准形式类方法 | 第19-20页 |
| ·变化建模类方法 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 小波分析 | 第22-31页 |
| ·小波变换基本原理 | 第22-28页 |
| ·小波变换的定义 | 第22-25页 |
| ·多分辨率分析 | 第25-28页 |
| ·小波变换用于图像分解 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 BP 神经网络 | 第31-37页 |
| ·神经网络理论基础 | 第31-32页 |
| ·生物神经元模型 | 第31页 |
| ·神经网络的工作原理 | 第31-32页 |
| ·BP神经网络原理及实现 | 第32-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第5章 基于改进BP 神经网络的人脸识别算法 | 第37-46页 |
| ·基于小波变换的图像降维 | 第37页 |
| ·基于光照率图像的光照校正 | 第37-39页 |
| ·改进的BP神经网络 | 第39-41页 |
| ·BP 网络参数选取 | 第39页 |
| ·输入矢量归一化 | 第39-40页 |
| ·Sigmoid 函数的改进 | 第40页 |
| ·学习速率自动调整的改进网络 | 第40-41页 |
| ·实验结果及分析 | 第41-45页 |
| ·实验人脸图像库 | 第41-42页 |
| ·实验结果 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第6章 基于反射特性估计的人脸识别算法 | 第46-58页 |
| ·人脸反射特性估计与图像合成 | 第46-49页 |
| ·基于同态滤波的光照校正 | 第49-51页 |
| ·同态滤波 | 第49-51页 |
| ·对称关系修正 | 第51页 |
| ·平均灰度归一化 | 第51-53页 |
| ·实验结果及分析 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 总结与展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
