人脸识别中的光照问题研究
第一章绪论 | 第7-16页 |
1.1 人脸识别的研究内容 | 第7-8页 |
1.2 人脸识别的优势与困难 | 第8-9页 |
1.3 人脸特征抽取与识别技术 | 第9-12页 |
1.4 人脸识别中的难点问题——光照的影响 | 第12页 |
1.5 解决光照问题的一些常用算法 | 第12-14页 |
1.6 本文的主要工作 | 第14-16页 |
第二章彩色高光区域的检测与校正方法 | 第16-34页 |
2.1 预备知识 | 第16-27页 |
2.1.1 RGB 颜色模型 | 第16-17页 |
2.1.2 YIQ 颜色模型 | 第17-18页 |
2.1.3 HSV 模型 | 第18-19页 |
2.1.4 HIS 颜色模型 | 第19-20页 |
2.1.5 YCBCR(YUV)颜色模型 | 第20-21页 |
2.1.6 RGB 颜色模型 | 第21-23页 |
2.1.7 K-L 模型 | 第23-25页 |
2.1.8 AGENT模型 | 第25-27页 |
2.2 皮肤的反射光谱与双色反射模型 | 第27-29页 |
2.3 高光区检测技术及其实现 | 第29-31页 |
2.3.1 建立K-L 肤色统计模型 | 第30页 |
2.3.2 人脸皮肤区域分割 | 第30-31页 |
2.3.3 序贯PCA 与双色反射矢量 | 第31页 |
2.4 高光区域检测和辐射校正 | 第31-32页 |
2.5 实验结果 | 第32-33页 |
2.6 小结 | 第33-34页 |
第三章人脸光照的恢复方法 | 第34-54页 |
3.1 预备知识 | 第34-48页 |
3.1.1 图像明暗分析 | 第34-40页 |
3.1.2 图像增强 | 第40-42页 |
3.1.3 微粒子群优化算法PSO 原理公式 | 第42-48页 |
3.2 参考人脸模型及人脸对齐处理 | 第48-49页 |
3.3 估计人脸光照阴影区域 | 第49-50页 |
3.4 人脸光照恢复方法的原理 | 第50-52页 |
3.5 实验与结果 | 第52-53页 |
3.6 小结 | 第53-54页 |
第四章结论及展望 | 第54-55页 |
4.1 结论 | 第54页 |
4.2 展望 | 第54-55页 |
参考文献 | 第55-59页 |
摘要 | 第59-61页 |
ABSTRACT | 第61页 |
致谢 | 第63-64页 |
导师及作者简介 | 第64页 |