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复杂光照条件下人脸识别关键技术研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 引言第10-20页
   ·研究背景与意义第10-11页
   ·研究历程与现状第11-12页
   ·人脸识别技术概况第12-16页
   ·人脸识别研究面临的挑战第16-18页
   ·本文研究内容安排第18-20页
第二章 光照处理基础知识第20-29页
   ·人脸成像模型第20-25页
     ·人脸成像原理第20-22页
     ·基本光照模型第22-23页
     ·朗伯反射模型第23-25页
   ·光照预处理算法第25-28页
     ·传统图像处理第25-26页
     ·光照不变特征提取第26页
     ·基于光照建模第26-28页
   ·本章小结第28-29页
第三章 RETINEX 理论及其在光照预处理中的应用第29-36页
   ·RETINEX 理论及其计算模型第29-30页
   ·RETINEX 理论相关算法第30-35页
     ·单尺度 RETINEX 算法第30-32页
     ·多尺度 RETINEX 算法第32-33页
     ·MCCANN RETINEX 算法第33页
     ·自适应平滑 RETINEX 算法第33-35页
   ·本章小结第35-36页
第四章 基于最优传导函数的自适应平滑光照预处理第36-51页
   ·现有 RETINEX 算法存在的问题第36页
   ·基于最优传导函数的自适应平滑算法第36-43页
     ·最优传导函数第36-40页
     ·不连续性衡量第40-42页
     ·改进的自适应平滑算法流程第42-43页
   ·实验结果与分析第43-50页
   ·本章小结第50-51页
第五章 基于纹理的光照鲁棒特征提取第51-65页
   ·LBP 算子及其特征描述第51-56页
     ·LBP 算子介绍第51-55页
     ·LBP 特征描述第55-56页
   ·LBP 相关扩展算法第56-57页
   ·完整局部三值模式纹理特征提取第57-61页
     ·完整局部三值模式算子第57-60页
     ·完整局部三值模式特征提取第60-61页
   ·实验结果与分析第61-64页
   ·本章小结第64-65页
第六章 总结与展望第65-67页
   ·工作总结第65页
   ·研究展望第65-67页
致谢第67-68页
参考文献第68-73页
攻硕期间取得的研究成果第73-74页

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