低维线性空间人脸识别方法的研究与改进
| 摘要 | 第1-12页 |
| ABSTRACT | 第12-14页 |
| 符号说明 | 第14-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-22页 |
| ·人脸识别的研究内容及应用 | 第16-18页 |
| ·人脸识别的研究内容 | 第16-17页 |
| ·人脸识别技术的应用 | 第17-18页 |
| ·国内外研究的现状与难点 | 第18-20页 |
| ·人脸识别的发展过程 | 第18-19页 |
| ·人脸识别研究的难点 | 第19-20页 |
| ·本文的研究内容 | 第20-21页 |
| ·本文的研究内容 | 第20页 |
| ·本文的创新点 | 第20-21页 |
| ·本文各章内容安排 | 第21-22页 |
| 第二章 基于肤色的人脸检测算法 | 第22-43页 |
| ·色彩空间 | 第23-35页 |
| ·RGB色彩空间 | 第24-26页 |
| ·归一化RGB色彩空间 | 第26页 |
| ·HIS色彩空间 | 第26-28页 |
| ·HSV色彩空间 | 第28-30页 |
| ·YIQ色彩空间 | 第30-31页 |
| ·YUV色彩空间 | 第31-32页 |
| ·YCbCr色彩空间 | 第32-34页 |
| ·YES色彩空间 | 第34页 |
| ·CMY色彩空间 | 第34-35页 |
| ·数学形态学相关理论基础 | 第35-37页 |
| ·数学形态学的基本符号和术语 | 第35-36页 |
| ·图像腐蚀 | 第36页 |
| ·图像膨胀 | 第36-37页 |
| ·图像分割 | 第37-43页 |
| ·并行边界分割 | 第38-41页 |
| ·串行边界分割 | 第41页 |
| ·并行区域分割 | 第41-42页 |
| ·串行区域分割 | 第42-43页 |
| 第三章 人脸识别技术 | 第43-55页 |
| ·人脸识别算法综述 | 第44-49页 |
| ·基于几何特征的人脸识别方法 | 第44-46页 |
| ·基于代数特征的人脸识别方法 | 第46-47页 |
| ·基于连接机制的人脸识别方法 | 第47-49页 |
| ·常用的几种人脸识别技术 | 第49-53页 |
| ·K-L变换 | 第49-50页 |
| ·基于主成分分析(PCA)的人脸识别算法 | 第50-52页 |
| ·线性判别分析 | 第52-53页 |
| ·人脸数据库简介 | 第53-55页 |
| 第四章 分类器 | 第55-65页 |
| ·最近邻分类器 | 第55-58页 |
| ·距离测度 | 第55-56页 |
| ·最近邻决策准则 | 第56-58页 |
| ·支持向量机分类器 | 第58-65页 |
| ·最优分类面 | 第58-62页 |
| ·支持向量机(SVM) | 第62-63页 |
| ·支持向量机常用的核函数 | 第63-65页 |
| 第五章 人脸识别算法的改进 | 第65-74页 |
| ·人脸检测及认证 | 第65-70页 |
| ·肤色特征提取(色彩分割) | 第65-66页 |
| ·图像区域分割 | 第66页 |
| ·人脸特征提取 | 第66-67页 |
| ·人脸特征认证 | 第67-69页 |
| ·实验结果 | 第69-70页 |
| ·人脸模式识别 | 第70-74页 |
| ·低维空间线性识别方法的改进 | 第70-72页 |
| ·实验结果 | 第72-74页 |
| 第六章 总结与展望 | 第74-75页 |
| ·论文总结 | 第74页 |
| ·研究展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 攻读学位期间发表的学位论文 | 第80-81页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第81页 |
