运用中级特征的人脸识别方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 概述 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 论文目标及结构安排 | 第15-16页 |
| 第2章 人脸识别相关知识综述 | 第16-26页 |
| 2.1 人脸识别流程 | 第16-20页 |
| 2.1.1 人脸检测与定位 | 第16-17页 |
| 2.1.2 图像预处理 | 第17-18页 |
| 2.1.3 特征提取 | 第18-20页 |
| 2.1.4 配识别 | 第20页 |
| 2.2 典型的特征提取方法简述 | 第20-23页 |
| 2.2.1 主成分分析 | 第20-21页 |
| 2.2.2 线性判别分析 | 第21页 |
| 2.2.3 局部线性嵌入 | 第21-22页 |
| 2.2.4 局部保持投影 | 第22页 |
| 2.2.5 非负矩阵分解 | 第22页 |
| 2.2.6 Gabor小波 | 第22-23页 |
| 2.2.7 局部二元模式 | 第23页 |
| 2.3 典型的分类算法简述 | 第23-26页 |
| 2.3.1 最近邻法 | 第23-24页 |
| 2.3.2 人工神经网络 | 第24页 |
| 2.3.3 支持向量机 | 第24-25页 |
| 2.3.4 稀疏表示分类器 | 第25-26页 |
| 第3章 基于素描符号的人脸识别方法 | 第26-40页 |
| 3.1 中级特征 | 第26-27页 |
| 3.2 素描符号 | 第27-29页 |
| 3.2.1 素描符号定义 | 第27-28页 |
| 3.2.2 描符号检测 | 第28-29页 |
| 3.3 基于素描符号的人脸识别 | 第29-31页 |
| 3.3.1 基于素描符号的人脸表示 | 第29-30页 |
| 3.3.2 相似性评估 | 第30页 |
| 3.3.3 决策级融合 | 第30页 |
| 3.3.4 人脸识别算法 | 第30-31页 |
| 3.4 识别性能分析 | 第31-39页 |
| 3.4.1 数据库 | 第32-33页 |
| 3.4.2 分类策略性能分析 | 第33-37页 |
| 3.4.3 性能比较分析 | 第37-38页 |
| 3.4.4 鲁棒性分析 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 人脸识别软件实现 | 第40-46页 |
| 4.1 软件系统的流程 | 第40页 |
| 4.2 软件界面和功能介绍 | 第40-45页 |
| 4.2.1 主界面 | 第40-41页 |
| 4.2.2 用户管理模块 | 第41-43页 |
| 4.2.3 应用识别模块 | 第43-45页 |
| 4.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 结论 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 致谢 | 第52页 |
