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基于多线索的人脸识别认证

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
1 绪论第11-33页
   ·生物特征识别技术第11-13页
   ·人脸识别技术第13-28页
     ·人脸识别的研究背景与意义第13-14页
     ·人脸识别的技术优势及应用前景第14页
     ·人脸识别的难点第14-16页
     ·人脸识别处理的一般流程第16-17页
     ·人脸识别系统的评价准则第17-18页
     ·人脸识别的技术现状第18-20页
     ·人脸识别的基本原理方法第20-25页
     ·近期人脸识别研究的一些动向第25-28页
   ·多线索人脸识别第28-30页
     ·多线索人脸识别的意义第28页
     ·多线索融合方法第28-30页
   ·本文的主要工作和结构安排第30-33页
     ·本文的主要工作第30-31页
     ·本文的结构安排第31-33页
2 基于多线索的眼睛精确定位第33-54页
   ·引言第33页
   ·眼睛定位的主要理论方法第33-35页
   ·基于多线索的眼睛精确定位方法第35-49页
     ·Viola-Jones的检测算法第36-40页
     ·基于Viola-Jones检测算法的眼睛的粗定位第40-41页
     ·眼睛中心周围邻域的梯度组合和曲线波特征的构建第41-46页
     ·眼睛子块典型样本图像集的构建及其统计学习第46-47页
     ·基于梯度组合和曲线波特征重构偏差计算及眼睛精确定位第47-49页
   ·实验结果第49-53页
     ·测试数据集第49页
     ·定位误差度量标准第49-50页
     ·测试结果第50-53页
   ·本章小结第53-54页
3 人脸的多种特征表示及其融合第54-73页
   ·引言第54页
   ·常用的人脸特征表示第54-62页
     ·灰度表示第54页
     ·Gabor表示第54-59页
     ·Curvelet表示第59页
     ·LBP表示第59-62页
   ·基于多特征融合的人脸识别第62-66页
     ·典型相关分析(CCA)融合第63-66页
     ·决策层融合第66页
   ·实验测试结果第66-71页
     ·测试数据集第66-68页
     ·相似度准则及评价指标第68页
     ·Gabor特征和Curvelet特征CCA融合的测试结果对比第68-69页
     ·CCA融合特征与LBP特征决策层融合结果对比第69-71页
     ·实验中各种特征(含降维)计算用时第71页
   ·本章小结第71-73页
4 多张注册图像的人脸识别第73-84页
   ·引言第73页
   ·单张人脸图像和一组多张人脸图像的匹配识别问题第73-74页
   ·基于单张对多次单张图像匹配的相似度计算第74-75页
   ·多张注册图像的统计分析第75-77页
   ·基于成组图像特征向量方向夹角的识别匹配相似度计算第77-78页
   ·基于重构偏差的识别分类计算第78-79页
   ·实验结果第79-83页
     ·测试数据集第79-80页
     ·评测指标第80-81页
     ·不同识别匹配方法测试对比结果第81-82页
     ·注册图像数目不同时的测试对比第82-83页
   ·本章小结第83-84页
5 非正面人脸图像的识别处理第84-103页
   ·引言第84-85页
   ·人脸姿态角度估测常用的方法第85-86页
     ·外观模板匹配方法第85页
     ·流形嵌入方法第85-86页
     ·几何方法第86页
   ·基于非线性降维和最佳稀疏求解的人脸姿态角度估测方法第86-96页
     ·局部线性嵌入原理简介第87-90页
     ·不同尺度Gabor特征下的人脸姿态聚类分布第90-94页
     ·基于稀疏编码和字典学习的分级第94-96页
   ·非正面人脸识别简化处理第96-98页
     ·纵横比修正第96-97页
     ·合理选用翻转图像第97-98页
   ·实验结果第98-102页
     ·人脸姿态角度估测实验结果第98-99页
     ·非正面人脸简化处理实验采用的测试数据集第99-100页
     ·固定纵横比修正实验结果第100-101页
     ·选用翻转图像实验结果第101-102页
   ·本章小结第102-103页
6 结语与展望第103-107页
   ·结语第103-105页
   ·展望第105-107页
参考文献第107-117页
创新点摘要第117-118页
附录A 作者参与开发的人脸识别算法获得的2011IEEE学会分会竞赛奖项第118-119页
攻读博士学位期间发表学术论文情况第119-120页
致谢第120-121页
作者简介第121-122页

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