| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-11页 |
| 1 引言 | 第11-24页 |
| ·本课题的研究背景以及研究意义 | 第11-14页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·研究意义 | 第12-14页 |
| ·人脸识别技术发展与研究状况 | 第14-16页 |
| ·人脸识别技术的概述 | 第14-15页 |
| ·人脸识别的发展与现状 | 第15-16页 |
| ·人脸识别技术的内容 | 第16页 |
| ·人脸检测和识别存在的主要问题和对策 | 第16-17页 |
| ·运用于人脸识别中的算法 | 第17-20页 |
| ·基于局部特征的人脸识别 | 第17-18页 |
| ·基于模板匹配的人脸识别 | 第18-19页 |
| ·弹性图匹配的人脸识别 | 第19-20页 |
| ·特征脸的人脸识别 | 第20页 |
| ·不变矩理论 | 第20-22页 |
| ·不变矩的种类 | 第20-21页 |
| ·几何矩 | 第20页 |
| ·径向和角向矩 | 第20-21页 |
| ·复矩 | 第21页 |
| ·正交矩 | 第21页 |
| ·不变矩在各种图像识别与分析中的应用 | 第21-22页 |
| ·不变矩在签名识别中的应用 | 第21-22页 |
| ·不变矩在车牌汉字字符识别中的应用 | 第22页 |
| ·不变矩技术研究的主要困难 | 第22页 |
| ·本文研究内容 | 第22-24页 |
| 2 对PSEUDO-JACOBI-FOURIER 矩算法的改进研究 | 第24-40页 |
| ·提出计算PSEUDO-JACOBI-FOURIER 矩的改进算法 | 第24-31页 |
| ·径向多项式的特性 | 第24-26页 |
| ·PJFM’S矩常用算法中存在的问题 | 第26-27页 |
| ·PSEUDO-JACOBI-FOURIER矩的改进算法 | 第27-29页 |
| ·常用算法和改进后算法进行重建实验比较 | 第29-31页 |
| ·对改进后的 PJFM’S 的不变性分析 | 第31-36页 |
| ·改进后的PJFM’S平移不变性 | 第31页 |
| ·改进后的PJFM’S旋转不变性 | 第31页 |
| ·改进后的PJFM’S尺度和比例不变性 | 第31-36页 |
| ·分析 | 第36页 |
| ·使用改进算法的图像重建 | 第36-40页 |
| ·改进后算法进行重建实验确定最少矩数 | 第36-38页 |
| ·固定图像的重建误差 | 第38-39页 |
| ·结果分析 | 第39-40页 |
| 3 基于改进后的PSEUDO-JACOBI-FOURIER矩对人脸图像的识别 | 第40-46页 |
| ·概述 | 第40页 |
| ·人脸图像库 | 第40-41页 |
| ·人脸图像库训练样本集与不变矩数据库的建立 | 第41-43页 |
| ·人脸图像库训练样本集建立 | 第41页 |
| ·人脸图像特征提取及不变矩数据库的建立 | 第41-43页 |
| ·识别规则 | 第43-46页 |
| ·实验样本的选取 | 第45页 |
| ·识别结果 | 第45-46页 |
| 4 结论 | 第46页 |
| 5 展望 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 附录 | 第52-53页 |
| 作者简介 | 第53页 |
