基于PCA和LDA的人脸图像检索技术研究与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·相关技术发展现状 | 第11-14页 |
| ·人脸检测技术的发展现状 | 第11页 |
| ·人脸识别技术的发展现状 | 第11-12页 |
| ·图像检索技术的发展现状 | 第12-13页 |
| ·人脸图像检索的发展现状 | 第13-14页 |
| ·本文的主要工作及内容安排 | 第14-16页 |
| 第二章 人脸图像检索模型研究 | 第16-21页 |
| ·基于内容的图像检索模型分析 | 第16页 |
| ·人脸识别模型分析 | 第16-17页 |
| ·基于内容的人脸图像检索模型分析 | 第17-18页 |
| ·主要测评用人脸图像数据库 | 第18-20页 |
| ·特征度量 | 第20-21页 |
| 第三章 基于肤色模型的人脸检测 | 第21-28页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·人脸检测中的图像处理 | 第21-23页 |
| ·二值化 | 第21-22页 |
| ·图像的膨胀和腐蚀 | 第22-23页 |
| ·人脸肤色建模 | 第23-26页 |
| ·颜色模型 | 第23-25页 |
| ·人脸肤色模型 | 第25-26页 |
| ·人脸检测 | 第26-28页 |
| 第四章 基于主成分分析的人脸识别 | 第28-40页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·K-L变换的基本原理 | 第28-29页 |
| ·分类器 | 第29-32页 |
| ·基于PCA的人脸识别 | 第32-33页 |
| ·特征脸空间的构造 | 第32-33页 |
| ·训练样本的特征提取 | 第33页 |
| ·基于特征脸的人脸识别 | 第33页 |
| ·基于 2DPCA的人脸识别 | 第33-36页 |
| ·2DPCA的算法[48] | 第34-35页 |
| ·2DPCA的人脸特征提取 | 第35页 |
| ·2DPCA的分类 | 第35页 |
| ·基于 2DPCA的图像重构 | 第35-36页 |
| ·实验设计与结果分析 | 第36-40页 |
| ·实验设计 | 第36-37页 |
| ·实验结果与分析 | 第37-40页 |
| 第五章 基于线性鉴别分析的人脸识别 | 第40-45页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·LDA算法描述 | 第40-41页 |
| ·基于PCA和LDA融合算法的人脸识别 | 第41页 |
| ·基于 2DPCA和LDA的人脸识别 | 第41-42页 |
| ·实验设计与结果分析 | 第42-45页 |
| ·实验设计 | 第42-43页 |
| ·实验结果与分析 | 第43-45页 |
| 第六章 人脸图像检索系统设计与实现 | 第45-55页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·系统功能分析和结构设计 | 第45-46页 |
| ·子模块设计和实现 | 第46-55页 |
| ·算法验证比较模块设计与实现 | 第46-51页 |
| ·人脸检索模块设计与实现 | 第51-55页 |
| 第七章 总结和展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
