基于弹性模板的民族面部特征研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| ·民族面部特征的研究意义 | 第10页 |
| ·发展和研究现状 | 第10-12页 |
| ·人脸识别技术 | 第12-17页 |
| ·人脸检测 | 第12-14页 |
| ·人脸表征 | 第14-15页 |
| ·人脸分类识别 | 第15页 |
| ·公共人脸库介绍 | 第15-17页 |
| ·论文结构 | 第17-20页 |
| 第2章 图像预处理 | 第20-28页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·图像灰度变换 | 第20-22页 |
| ·中值滤波 | 第22页 |
| ·边缘检测 | 第22-25页 |
| ·尺寸归一化 | 第25-26页 |
| ·小结 | 第26-28页 |
| 第3章 H-型特征弹性模板的建立 | 第28-38页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·我国境内民族典型面部特征 | 第28-31页 |
| ·面部民族人脸库的建立 | 第31页 |
| ·特征点与特征参数选择 | 第31-33页 |
| ·创建H-型弹性模板 | 第33-37页 |
| ·弹性模板的程序组织 | 第33-35页 |
| ·弹性模板的应用 | 第35-37页 |
| ·模板的评定 | 第37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 第4章 民族面部特征的贝叶斯分析 | 第38-48页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·贝叶斯分类器 | 第38-44页 |
| ·概述 | 第38-39页 |
| ·朴素贝叶斯分类模型 | 第39-41页 |
| ·树扩展贝叶斯分类 | 第41-42页 |
| ·贝叶斯网络分类器 | 第42-44页 |
| ·实验结果与分析 | 第44-46页 |
| ·小结 | 第46-48页 |
| 第5章 基于支持向量机的特征识别 | 第48-58页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·统计学习理论 | 第48-51页 |
| ·函数集的VC维 | 第49页 |
| ·推广性的界 | 第49-50页 |
| ·结构风险最小化 | 第50-51页 |
| ·支持向量机理论 | 第51-55页 |
| ·线性支持向量机工作原理 | 第51-53页 |
| ·非线性支持向量机工作原理 | 第53-54页 |
| ·核函数 | 第54-55页 |
| ·多分类问题 | 第55页 |
| ·实验结果和分析 | 第55-57页 |
| ·小结 | 第57-58页 |
| 第6章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
