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低分辨率条件下的人脸识别算法研究

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 研究的背景及意义第10-11页
    1.2 低分辨率人脸识别研究现状第11-14页
    1.3 论文主要内容及章节安排第14-16页
        1.3.1 主要内容第14页
        1.3.2 章节安排第14-16页
第二章 低分辨率人脸识别概述第16-29页
    2.1 基本概念第16-18页
    2.2 基于稳健特征提取的识别方法第18-19页
    2.3 基本的局部二值模式第19-28页
        2.3.1 局部二值模式第19-23页
        2.3.2 统一局部二值模式第23-26页
        2.3.3 旋转不变局部二值模式第26-28页
    2.4 本章小结第28-29页
第三章 分块LTP与幅值融合特征提取第29-49页
    3.1 局部三值模式第29-31页
    3.2 局部二值幅值特征第31-33页
    3.3 融合特征提取算法第33-36页
        3.3.1 分块LTP与幅值特征第33-35页
        3.3.2 PCA降维第35-36页
    3.4 K邻近结点算法第36-38页
    3.5 实验结果分析第38-48页
        3.5.1 基于ORL人脸数据库的实验结果分析第39-45页
        3.5.2 基于Yale人脸数据库的实验结果分析第45-48页
    3.6 本章小结第48-49页
第四章 滑块均权CS-LBP特征提取第49-61页
    4.1 中心对称局部二值模式第49-51页
    4.2 均权CS-LBP模式第51-52页
    4.3 滑块ACS-LBP特征提取算法第52-53页
    4.4 实验结果与分析第53-59页
        4.4.1 参数选择第54-59页
        4.4.2 多种特征对比第59页
    4.5 本章小结第59-61页
第五章 总结与展望第61-63页
    5.1 工作总结第61页
    5.2 工作展望第61-63页
致谢第63-64页
参考文献第64-68页
攻读硕士学位期间所发表的主要研究成果第68页

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