| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-34页 |
| ·问题的提出和意义 | 第12-14页 |
| ·特征抽取的必要性和意义 | 第12页 |
| ·图像的特征抽取方法及所要解决的问题 | 第12-14页 |
| ·人脸检测特征抽取方法的研究现状 | 第14-21页 |
| ·人脸特征 | 第14-15页 |
| ·人脸检测特征抽取方法研究现状 | 第15-21页 |
| ·人脸识别特征抽取方法的研究现状 | 第21-27页 |
| ·基于知识的特征抽取方法 | 第21-22页 |
| ·基于统计学习的特征抽取方法 | 第22-26页 |
| ·三维人脸特征抽取 | 第26-27页 |
| ·火焰检测特征抽取方法的研究现状 | 第27-31页 |
| ·火焰的基本特性 | 第28页 |
| ·火焰的特征抽取方法 | 第28-31页 |
| ·特征抽取方法的评价 | 第31-32页 |
| ·本文主要研究内容和研究成果 | 第32-34页 |
| 第二章 基于AdaBoost算法的特征抽取与快速人脸检测 | 第34-56页 |
| ·引言 | 第34-35页 |
| ·AdaBoost算法 | 第35-39页 |
| ·Haar-Like特征 | 第35-36页 |
| ·AdaBoost算法描述 | 第36-37页 |
| ·Cascade结构 | 第37-39页 |
| ·算法分析 | 第39-40页 |
| ·基于特征空间划分的特征抽取 | 第40-44页 |
| ·特征空间划分 | 第40-41页 |
| ·评价系数调整 | 第41-42页 |
| ·实验结果 | 第42-44页 |
| ·双阈值特征的抽取与人脸检测 | 第44-48页 |
| ·特征值分布与双阈值特征的抽取 | 第44-45页 |
| ·权重调整方式和改进 | 第45页 |
| ·增强型AdaBoost算法 | 第45-46页 |
| ·实验结果 | 第46-48页 |
| ·应用权重直方图的双阈值特征的抽取 | 第48-53页 |
| ·权重直方图与单阈值特征的抽取 | 第48-49页 |
| ·基于权重直方图的双阈值特征的抽取 | 第49-50页 |
| ·基于权重直方图的DW-AdaBoost算法 | 第50-51页 |
| ·实验结果 | 第51-53页 |
| ·MIT+CMU人脸检测库上的实验结果 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第三章 多尺度分块特征抽取与人脸识别 | 第56-81页 |
| ·引言 | 第56-57页 |
| ·典型的线性鉴别方法 | 第57-63页 |
| ·基本知识 | 第57-58页 |
| ·经典PCA及快速特征抽取 | 第58-59页 |
| ·经典的LDA方法 | 第59-60页 |
| ·FSLDA方法 | 第60-61页 |
| ·小样本情况下的LDA方法 | 第61-63页 |
| ·基于多尺度低频特征组合的线性鉴别分析 | 第63-74页 |
| ·算法提出 | 第63-65页 |
| ·DCT变换 | 第65-67页 |
| ·多尺度低频特征的抽取 | 第67-68页 |
| ·参数确定 | 第68-70页 |
| ·鉴别特征的抽取和识别 | 第70-71页 |
| ·实验结果 | 第71-74页 |
| ·基于多尺度奇异值特征的人脸识别 | 第74-80页 |
| ·算法提出 | 第74页 |
| ·奇异值分解 | 第74-75页 |
| ·多尺度奇异值特征的抽取 | 第75-76页 |
| ·鉴别特征的抽取和识别 | 第76-77页 |
| ·实验结果 | 第77-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 第四章 多特征融合与人脸识别 | 第81-104页 |
| ·引言 | 第81-82页 |
| ·特征融合的需求分析 | 第82-88页 |
| ·多特征融合策略 | 第88-89页 |
| ·串行融合方法 | 第88页 |
| ·加权并行特征融合方法 | 第88-89页 |
| ·实验结果 | 第89-101页 |
| ·在ORL和Yale人脸库上的实验 | 第89-93页 |
| ·在NUST603人脸库上的实验 | 第93-97页 |
| ·在FERET人脸库上的实验 | 第97-101页 |
| ·算法性能比较 | 第101-103页 |
| ·本章小结 | 第103-104页 |
| 第五章 图像的色彩及轮廓特征抽取与火焰检测 | 第104-120页 |
| ·引言 | 第104页 |
| ·火焰的色彩模型 | 第104-108页 |
| ·火焰的色彩模型 | 第105-108页 |
| ·火焰检测实验结果 | 第108页 |
| ·火焰的轮廓特征抽取 | 第108-113页 |
| ·边缘检测和轮廓提取 | 第108-112页 |
| ·相似度计算 | 第112-113页 |
| ·实验结果 | 第113-117页 |
| ·本章小结 | 第117-120页 |
| 结束语 | 第120-122页 |
| 致谢 | 第122-123页 |
| 参考文献 | 第123-134页 |
| 附录 | 第134-135页 |