视频搜索中人脸识别关键技术的研究与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·人脸识别技术的研究背景及意义 | 第8-10页 |
| ·人脸识别技术的研究背景 | 第8-9页 |
| ·人脸识别技术的研究内容及意义 | 第9-10页 |
| ·人脸识别技术的发展及研究特点 | 第10-12页 |
| ·人脸识别技术的发展 | 第10-11页 |
| ·人脸识别技术的研究特点 | 第11-12页 |
| ·本文主要工作及结构安排 | 第12-14页 |
| 第二章 人脸识别技术综述 | 第14-22页 |
| ·人脸检测技术综述 | 第14-18页 |
| ·基于统计的人脸检测方法 | 第15-17页 |
| ·基于特征的人脸检测方法 | 第17-18页 |
| ·人脸识别技术综述 | 第18-21页 |
| ·人脸子空间法 | 第18-19页 |
| ·神经网络法 | 第19-20页 |
| ·人脸模型法 | 第20-21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| 第三章 人脸检测与预处理 | 第22-39页 |
| ·基于Adaboost的人脸检测方法 | 第22-29页 |
| ·Haar-like特征及其特征值的快速计算 | 第23-25页 |
| ·Adaboost算法概述 | 第25-26页 |
| ·基于Adaboost算法的人脸检测 | 第26-29页 |
| ·人眼定位 | 第29-35页 |
| ·人眼定位方法综述 | 第30-33页 |
| ·人眼定位流程 | 第33-35页 |
| ·实验结果分析 | 第35页 |
| ·人脸图像预处理 | 第35-38页 |
| ·人脸图像几何归一化 | 第36-37页 |
| ·人脸图像灰度归一化 | 第37-38页 |
| ·小结 | 第38-39页 |
| 第四章 人脸识别 | 第39-52页 |
| ·基于子空间的人脸识别 | 第39-45页 |
| ·特征脸人脸识别 | 第39-43页 |
| ·Fisher脸人脸识别 | 第43-45页 |
| ·人脸图像Gabor变换 | 第45-49页 |
| ·Gabor小波变换 | 第45-46页 |
| ·Gabor核函数及其参数 | 第46-48页 |
| ·人脸图像Gabor特征提取 | 第48-49页 |
| ·Fisher脸与Gabor变换相结合的人脸识别 | 第49-51页 |
| ·直接采样 Gabor-Fisher人脸识别 | 第50页 |
| ·重要特征点Gabor-Fisher人脸识别 | 第50-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 第五章 实验与分析 | 第52-58页 |
| ·视频搜索中的人脸识别子系统设计 | 第52-54页 |
| ·功能模块 | 第52-53页 |
| ·数据库模块 | 第53-54页 |
| ·实验结果分析 | 第54-57页 |
| ·人脸检测实验结果 | 第54页 |
| ·人眼定位实验结果 | 第54-55页 |
| ·人脸识别实验结果分析 | 第55-57页 |
| ·小结 | 第57-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·本文工作总结 | 第58-59页 |
| ·未来工作展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第65页 |
