基于局部二值模式的人脸识别方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-19页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外人脸识别的研究现状 | 第9-17页 |
| ·基于局部特征的人脸识别方法 | 第11-13页 |
| ·基于整体特征的人脸识别方法 | 第13-15页 |
| ·混合特征的人脸识别方法 | 第15-17页 |
| ·人脸识别研究难点 | 第17-18页 |
| ·本文的内容组织 | 第18-19页 |
| 第二章 人脸识别原理和局部二值模式基础 | 第19-28页 |
| ·人脸识别原理与流程 | 第19-20页 |
| ·局部二值模式LBP | 第20-25页 |
| ·LBP背景知识 | 第21-23页 |
| ·LBP应用及优缺点 | 第23-25页 |
| ·人脸识别图像库 | 第25-27页 |
| ·常用的人脸数据库 | 第25-26页 |
| ·本文采用的人脸数据库 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于多阈值局部二值模式的人脸识别方法 | 第28-46页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·模糊融合 | 第28-31页 |
| ·模糊分类 | 第28-30页 |
| ·信息融合 | 第30-31页 |
| ·多阈值局部二值模式MTLBP | 第31-37页 |
| ·MTLBP编码 | 第31-33页 |
| ·分类识别 | 第33-37页 |
| ·实验 | 第37-45页 |
| ·实验环境及参数选择 | 第37-38页 |
| ·实验结果及分析 | 第38-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于熵加权局部二值模式的人脸识别方法 | 第46-58页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·常见的分块加权方法 | 第46-48页 |
| ·先验知识加权 | 第46-47页 |
| ·自适应加权PCA | 第47-48页 |
| ·信息论及信息熵 | 第48-50页 |
| ·熵加权局部二值模式EWLBP | 第50-53页 |
| ·区域熵加权 | 第50-51页 |
| ·EWLBP算法描述 | 第51-53页 |
| ·实验 | 第53-57页 |
| ·实验过程 | 第53-55页 |
| ·实验结果及其分析 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·总结 | 第58-59页 |
| ·展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第66页 |
