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基于Gabor变换的人脸识别算法的研究

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

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