可变光照条件下的人脸识别技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-26页 |
| ·研究背景和意义 | 第13-14页 |
| ·人脸识别技术研究现状与研究方法概述 | 第14-17页 |
| ·人脸识别研究的历史与现状 | 第14-16页 |
| ·国内研究现状 | 第16页 |
| ·商用人脸识别软件 | 第16-17页 |
| ·人脸识别系统及性能测评 | 第17-20页 |
| ·人脸识别系统 | 第17-18页 |
| ·常用人脸数据库 | 第18-19页 |
| ·FERET 评价 | 第19页 |
| ·FVRT 评价 | 第19-20页 |
| ·人脸识别中的光照问题 | 第20-24页 |
| ·光照对人脸识别性能的影响 | 第20页 |
| ·常用的光照处理方法 | 第20-24页 |
| ·光照处理方法总结 | 第24页 |
| ·本论文主要研究内容和结构安排 | 第24-26页 |
| ·本论文主要研究内容 | 第24-25页 |
| ·本论文结构 | 第25-26页 |
| 第二章 基于光照参考模型的光照预处理算法 | 第26-39页 |
| ·问题的提出 | 第26-28页 |
| ·光照变化对人脸图像的影响 | 第26-27页 |
| ·光照模型 | 第27-28页 |
| ·常用的光照预处理算法 | 第28-32页 |
| ·基于直方图的预处理算法 | 第29-30页 |
| ·对数变换 | 第30页 |
| ·Gamma 灰度校正 | 第30页 |
| ·同态滤波 | 第30-32页 |
| ·基于光照参考模型的光照预处理算法 | 第32-35页 |
| ·图像归一化 | 第33页 |
| ·光照参考模型的建立 | 第33-34页 |
| ·基于光照参考模型的光照校正 | 第34-35页 |
| ·基于高斯差分滤波器的光照标准化 | 第35页 |
| ·实验结果与分析 | 第35-38页 |
| ·Havard 人脸库实验 | 第35-37页 |
| ·Extended Yale B 人脸库实验 | 第37页 |
| ·CMU PIE 人脸库实验 | 第37-38页 |
| ·本章小节 | 第38-39页 |
| 第三章 可变光照条件下的人脸特征定位 | 第39-53页 |
| ·定位问题的描述 | 第39-40页 |
| ·常用的人脸特征定位算法 | 第40-46页 |
| ·主动形状模型 | 第40-43页 |
| ·主动外观模型 | 第43-45页 |
| ·ASM和AAM的局限性 | 第45-46页 |
| ·改进的主动外观模型 | 第46-50页 |
| ·基于瞳孔位置的模型初始化 | 第46-49页 |
| ·基于分块AAM 的特征点定位 | 第49页 |
| ·基于改进AAM算法的特征点定位过程 | 第49-50页 |
| ·实验结果与对比分析 | 第50-52页 |
| ·本章小节 | 第52-53页 |
| 第四章 基于 LPP子空间的人脸特征提取算法 | 第53-69页 |
| ·问题的提出 | 第53页 |
| ·传统子空间分析算法 | 第53-55页 |
| ·主成分分析(PCA) | 第53-54页 |
| ·线性判别分析(LDA) | 第54-55页 |
| ·局部保持投影（LPP） | 第55-59页 |
| ·LPP 算法 | 第55-56页 |
| ·LPP 和 PCA 的关系 | 第56-57页 |
| ·LPP 和 LDA 的关系 | 第57-59页 |
| ·有监督 LPP 算法 | 第59-61页 |
| ·算法描述 | 第59-60页 |
| ·基于有监督LPP算法的人脸识别过程 | 第60-61页 |
| ·二维有监督LPP 算法 | 第61-63页 |
| ·基于2DSLPP算法的特征提取 | 第61-62页 |
| ·分类过程 | 第62页 |
| ·基于2DLPP算法的人脸识别过程 | 第62-63页 |
| ·实验结果与分析 | 第63-67页 |
| ·训练样本数目对算法的影响 | 第63页 |
| ·算法对光照的鲁棒性 | 第63-66页 |
| ·同时存在光照和其它变化时算法性能分析 | 第66-67页 |
| ·本章小节 | 第67-69页 |
| 第五章 基于 Gabor子空间的人脸特征提取 | 第69-82页 |
| ·问题的提出 | 第69页 |
| ·人脸图像的Gabor特征 | 第69-74页 |
| ·Gabor小波 | 第70-72页 |
| ·Gabor 滤波器的性质 | 第72-73页 |
| ·Gabor相位特征 | 第73-74页 |
| ·基于相位一致性的Gabor特征选择 | 第74-76页 |
| ·相位一致性 | 第74-75页 |
| ·基于相位一致性的Gabor特征选择 | 第75-76页 |
| ·基于典型相关分析的Gabor特征融合 | 第76-78页 |
| ·典型相关分析理论 | 第76-77页 |
| ·基于典型相关分析的Gabor特征融合 | 第77-78页 |
| ·基于Gabor子空间的人脸识别基本过程 | 第78-79页 |
| ·实验结果与分析 | 第79-81页 |
| ·训练样本数目对算法的影响 | 第79页 |
| ·算法对光照的鲁棒性 | 第79-80页 |
| ·同时存在光照和其它变化时算法性能分析 | 第80-81页 |
| ·本章小节 | 第81-82页 |
| 第六章 基于测地线距离的人脸识别 | 第82-90页 |
| ·测地线距离 | 第82-85页 |
| ·Minkowsky 距离 | 第82-83页 |
| ·流形与测地线距离 | 第83-85页 |
| ·最近特征分类器 | 第85-86页 |
| ·最近邻分类器 | 第85页 |
| ·最近特征线分类器 | 第85-86页 |
| ·基于测地线距离的最近特征分类器 | 第86-87页 |
| ·最近测地线分类器 | 第86页 |
| ·基于测地线距离的最近特征线分类器 | 第86-87页 |
| ·实验结果及分析 | 第87-89页 |
| ·分类器的泛化能力测试 | 第87页 |
| ·分类器对光照的鲁棒性 | 第87-89页 |
| ·本章小节 | 第89-90页 |
| 第七章 结束语 | 第90-92页 |
| ·结论与创新点 | 第90-91页 |
| ·下一步研究工作 | 第91-92页 |
| 参考文献 | 第92-100页 |
| 致谢 | 第100-101页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第101页 |
