| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第9-11页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究意义 | 第10-11页 |
| ·国内外的研究现状 | 第11-17页 |
| ·国内现状 | 第11-14页 |
| ·国外现状 | 第14-17页 |
| ·论文的研究内容及主要工作 | 第17-18页 |
| ·论文的结构 | 第18-19页 |
| 第二章 人脸图像预处理 | 第19-26页 |
| ·人脸库的选取与描述 | 第19页 |
| ·人脸图像预处理 | 第19-25页 |
| ·图像灰度均衡化 | 第20-21页 |
| ·图像旋转调整 | 第21-22页 |
| ·图像滤波去噪 | 第22-23页 |
| ·图像姿态归一化 | 第23-24页 |
| ·图像尺度归一化 | 第24-25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于优选LBP与加权SVM相结合的年龄估计 | 第26-37页 |
| ·LBP纹理特征提取的优选与加权 | 第26-29页 |
| ·LBP纹理特征提取 | 第26-28页 |
| ·优选与加权 | 第28-29页 |
| ·加权支持向量机 | 第29-33页 |
| ·支持向量回归估计算法 | 第30-31页 |
| ·加权支持向量机 | 第31-32页 |
| ·核函数的选择 | 第32-33页 |
| ·优选LBP与加权SVM相结合的年龄估计 | 第33-34页 |
| ·优选LBP与加权SVM的结合 | 第33-34页 |
| ·年龄估计函数的评价 | 第34页 |
| ·实验结果及分析 | 第34-36页 |
| ·小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于形状与LBP纹理特征相结合的多年龄人脸图像重构 | 第37-45页 |
| ·基于径向基函数的人脸形状变化 | 第37-41页 |
| ·人脸特征点 | 第37-38页 |
| ·图像变形 | 第38-41页 |
| ·基于LBP算子的纹理特征提取 | 第41页 |
| ·形状和纹理相结合的多年龄人脸图像重构 | 第41-44页 |
| ·小结 | 第44-45页 |
| 第五章 基于多分类支持向量机的具有年龄变化的人脸识别 | 第45-56页 |
| ·SVM算法基本原理 | 第45-50页 |
| ·最优超平面 | 第45-46页 |
| ·线性分类问题 | 第46-48页 |
| ·非线性分类问题 | 第48-49页 |
| ·多类分类问题 | 第49-50页 |
| ·基于Gabor小波的人脸特征提取 | 第50-53页 |
| ·Gabor函数 | 第51页 |
| ·Gabor滤波 | 第51-52页 |
| ·PCA降维 | 第52-53页 |
| ·多分类SVM的具有年龄变化的人脸识别算法的关键问题研究 | 第53-54页 |
| ·具有年龄变化的人脸识别实验结果及分析 | 第54-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 第六章 原型系统的设计与实现 | 第56-65页 |
| ·概述 | 第56-57页 |
| ·原型系统的主要框架 | 第57-58页 |
| ·核心类的设计与实现 | 第58-62页 |
| ·位图类的设计 | 第58-59页 |
| ·矩阵类的设计 | 第59-61页 |
| ·支持向量机类的设计 | 第61-62页 |
| ·原型系统实现 | 第62-64页 |
| ·小结 | 第64-65页 |
| 第七章 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·总结 | 第65-66页 |
| ·展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 发表论文 | 第71页 |
