摘要 | 第3-5页 |
ABSTRACT | 第5-7页 |
第一章 绪论 | 第11-21页 |
1.1 人脸识别简介 | 第11-15页 |
1.1.1 人脸识别技术的研究背景和意义 | 第11-12页 |
1.1.2 人脸识别系统的组成 | 第12-13页 |
1.1.3 人脸识别系统性能指标 | 第13-15页 |
1.2 人脸识别算法简介 | 第15-18页 |
1.2.1 人脸识别算法的国内外研究现状 | 第15-17页 |
1.2.2 当前人脸识别技术存在的问题 | 第17-18页 |
1.3 本文主要工作及内容安排 | 第18-21页 |
第二章 经典的人脸识别系统介绍 | 第21-35页 |
2.1 人脸图像预处理 | 第21-26页 |
2.1.1 常用人脸数据库介绍 | 第21-23页 |
2.1.2 人脸图像预处理 | 第23-26页 |
2.2 基于主成分分析法的人脸特征提取 | 第26-32页 |
2.2.1 K-L变换原理 | 第26-27页 |
2.2.2 基于PCA的人脸特征提取 | 第27-30页 |
2.2.3 实验仿真 | 第30-32页 |
2.3 经典分类器和人脸识别 | 第32-34页 |
2.3.1 经典分类器 | 第32页 |
2.3.2 基于PCA的人脸识别 | 第32-33页 |
2.3.3 实验仿真 | 第33-34页 |
2.4 本章小结 | 第34-35页 |
第三章 基于Gabor变换的人脸识别 | 第35-49页 |
3.1 Gabor变换 | 第35-40页 |
3.1.1 二维Gabor小波 | 第35-36页 |
3.1.2 二维Gabor滤波器组参数选择 | 第36-40页 |
3.2 基于Gabor变换的人脸特征提取 | 第40-42页 |
3.3 基于Gabor+PCA的人脸特征提取 | 第42-43页 |
3.4 基于Gabor+PCA的人脸识别 | 第43-44页 |
3.5 实验仿真及算法比较 | 第44-47页 |
3.5.1 ORL人脸库的实验 | 第44-45页 |
3.5.2 Yale人脸库的实验 | 第45-46页 |
3.5.3 FERET人脸库的实验 | 第46页 |
3.5.4 实验结果分析与讨论 | 第46-47页 |
3.6 本章小结 | 第47-49页 |
第四章 基于环形对称Gabor的人脸特征提取算法 | 第49-67页 |
4.1 环形对称Gabor变换(CSGT) | 第50-54页 |
4.1.1 二维环形对称Gabor小波及参数选择 | 第50-51页 |
4.1.2 二维环形对称Gabor的人脸特征提取 | 第51-52页 |
4.1.3 环形对称Gabor变换的特点 | 第52-54页 |
4.2 CSGT纹理统计特征(CSGT-TSF)算法 | 第54-57页 |
4.2.1 引言 | 第54-55页 |
4.2.2 CSGT-TSF算法 | 第55-57页 |
4.3 CSGT多通道纹理加权(CSGT-WMT)算法 | 第57-61页 |
4.3.1 引言 | 第57页 |
4.3.2 加权平均法 | 第57-59页 |
4.3.3 CSGT-WMT算法 | 第59-61页 |
4.4 实验仿真及算法比较 | 第61-65页 |
4.4.1 ORL人脸库的实验 | 第61-62页 |
4.4.2 Yale人脸库的实验 | 第62-63页 |
4.4.3 FERET人脸库的实验 | 第63-64页 |
4.4.4 实验结果分析与讨论 | 第64-65页 |
4.5 本章小结 | 第65-67页 |
第五章 基于环形对称Gabor的改进的人脸识别 | 第67-77页 |
5.1 基于WPCA的人脸降维算法 | 第67-69页 |
5.1.1 问题的提出 | 第67-68页 |
5.1.2 PCA加权空间 | 第68页 |
5.1.3 PCA加权的人脸降维 | 第68-69页 |
5.2 基于CSGT-WMT+WPCA的人脸识别 | 第69-70页 |
5.3 实验仿真及算法比较 | 第70-74页 |
5.3.1 ORL人脸库的实验 | 第70-72页 |
5.3.2 Yale人脸库的实验 | 第72-73页 |
5.3.3 FERET人脸库的实验 | 第73-74页 |
5.4 本章小结 | 第74-77页 |
第六章 总结及展望 | 第77-79页 |
6.1 工作总结 | 第77-78页 |
6.2 研究展望 | 第78-79页 |
参考文献 | 第79-85页 |
致谢 | 第85-87页 |
攻读学位期间发表的学术论文 | 第87页 |