基于小波变换的单样本人脸识别方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·人脸识别的背景和意义 | 第10-11页 |
| ·人脸识别系统 | 第11-12页 |
| ·单样本人脸识别的发展历史及现状 | 第12-14页 |
| ·单样本人脸识别的主要方法 | 第14-16页 |
| ·基于增加虚拟样本的人脸识别方法 | 第14-15页 |
| ·基于增强单训练样本的人脸识别方法 | 第15-16页 |
| ·基于人脸局部特征的识别方法 | 第16页 |
| ·本文工作的概述和结构 | 第16-18页 |
| ·本文的工作概述 | 第16-17页 |
| ·本文的结构 | 第17-18页 |
| 第二章 人脸图像的归一化方法 | 第18-33页 |
| ·基于肤色的人脸区域检测 | 第18-20页 |
| ·YCrCb色彩空间 | 第18页 |
| ·肤色检测 | 第18-20页 |
| ·人眼检测与定位方法 | 第20-26页 |
| ·基于Gabor滤波器的人眼检测 | 第21-24页 |
| ·基于双眼模板的人眼精确定位 | 第24-26页 |
| ·人脸图像的角度和尺度归一化 | 第26-28页 |
| ·图像旋转 | 第26-27页 |
| ·图像缩放 | 第27-28页 |
| ·实验结果和分析 | 第28-32页 |
| ·FERET彩色人脸数据库的人脸归一化实验 | 第28-29页 |
| ·基于视频图像人脸归一化实验 | 第29-31页 |
| ·实验结果分析 | 第31-32页 |
| ·本章总结 | 第32-33页 |
| 第三章 人脸图像的小波变换 | 第33-45页 |
| ·小波变换与分辨率分析 | 第33-38页 |
| ·离散小波变换及常用小波基 | 第38-41页 |
| ·人脸图像的小波变换 | 第41-44页 |
| ·二维小波变换 | 第41-43页 |
| ·人脸图像的小波变换 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于小波融合的人脸图像特征描述 | 第45-59页 |
| ·小波融合方法 | 第45-48页 |
| ·图像融合概述 | 第45-46页 |
| ·基于小波变换的图像融合方法 | 第46-47页 |
| ·基于小波融合的人脸图像处理 | 第47-48页 |
| ·基于小波融合的人脸图像分析 | 第48-52页 |
| ·高低频交叉融合方法 | 第48-50页 |
| ·基于权重分配的高低频交叉融合 | 第50-52页 |
| ·实验结果和分析 | 第52-57页 |
| ·实验图库介绍 | 第52-55页 |
| ·人脸相似性判别 | 第55-57页 |
| ·实验结果分析 | 第57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 基于支持向量机的单样本人脸识别 | 第59-71页 |
| ·支持向量机分类器 | 第59-63页 |
| ·判别函数 | 第59-60页 |
| ·分类器设计 | 第60-62页 |
| ·支持向量机 | 第62-63页 |
| ·基于支持向量机的单样本人脸分类方法 | 第63-66页 |
| ·常用核函数介绍 | 第64页 |
| ·奇异值特征向量 | 第64-65页 |
| ·欧式距离特征向量 | 第65-66页 |
| ·实验结果和分析 | 第66-69页 |
| ·人脸数据库实验 | 第66-67页 |
| ·人脸识别安全性验证 | 第67-69页 |
| ·实验结果与分析 | 第69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 第六章 结论 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 在学研究成果 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
