基于测地距离的人脸识别的研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外的研究现状与展望 | 第12-16页 |
| 1.2.1 研究现状与应用 | 第12-14页 |
| 1.2.2 算法综述 | 第14-16页 |
| 1.3 课题的来源及研究内容 | 第16-18页 |
| 1.3.1 课题来源 | 第16页 |
| 1.3.2 课题的主要研究内容及章节安排 | 第16-18页 |
| 第2章 人脸识别相关理论 | 第18-26页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 测地距离理论 | 第18-20页 |
| 2.2.1 测地距离概念 | 第18-19页 |
| 2.2.2 测地距离计算 | 第19-20页 |
| 2.3 核函数方法 | 第20-22页 |
| 2.4 滤波理论 | 第22-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于测地距离的KPCA人脸识别 | 第26-35页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 核主成分分析 | 第26-28页 |
| 3.3 基于测地距离的KPCA方法 | 第28-30页 |
| 3.3.1 测地距离模型 | 第28页 |
| 3.3.2 测地距离计算 | 第28-29页 |
| 3.3.3 选取核函数 | 第29-30页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第30-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于测地距离的三维人脸定位算法 | 第35-47页 |
| 4.1 引言 | 第35页 |
| 4.2 人脸数据去噪 | 第35-38页 |
| 4.3 基于测地距离的三维人脸定位算法 | 第38-41页 |
| 4.3.1 鼻尖点定位 | 第38-40页 |
| 4.3.2 人脸分割 | 第40-41页 |
| 4.3.3 人脸姿态归一 | 第41页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第41-46页 |
| 4.4.1 滤波效果分析 | 第41-42页 |
| 4.4.2 人脸定位结果分析 | 第42-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 基于测地距离的特征匹配的人脸识别 | 第47-57页 |
| 5.1 引言 | 第47页 |
| 5.2 基于SIFT的特征提取 | 第47-49页 |
| 5.3 分类识别 | 第49-51页 |
| 5.3.1 核稀疏表示的分类识别 | 第49-50页 |
| 5.3.2 基于测地距离的再次匹配 | 第50-51页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第51-56页 |
| 5.4.1 获取二维虚拟图像集 | 第51-52页 |
| 5.4.2 识别效果分析 | 第52-56页 |
| 5.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
