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人脸识别中光照不变量提取算法研究

摘要第1-7页
Abstract第7-10页
目录第10-13页
1 绪论第13-27页
   ·人脸识别的研究背景及研究意义第13-14页
   ·人脸识别的研究现状及存在问题第14-17页
     ·研究现状第14-16页
     ·存在问题第16-17页
   ·人脸识别中光照问题的研究现状第17-20页
     ·光照规整化方法第17页
     ·光照不变量提取方法第17-18页
     ·光照变化模型方法第18-19页
     ·3D变形模型法第19-20页
   ·公认的光照测试人脸库第20-24页
     ·Yale B人脸库第20-22页
     ·Extended Yale B人脸库第22-23页
     ·CMU PIE入脸库第23-24页
   ·本文的研究内容及创新第24-26页
     ·研究内容第24-25页
     ·创新第25-26页
   ·本文后续章节安排第26-27页
2 基于双边滤波和人类视网膜模型的光照不变量提取算法第27-42页
   ·引言第27-28页
   ·人类视网膜模型及数学建模第28-30页
     ·视网膜模型第28-29页
     ·数学建模第29-30页
   ·基于双边滤波和人类视网膜模型的光照不变量提提取算法第30-33页
     ·双边滤波第31页
     ·本文算法第31-33页
   ·实验结果对比第33-41页
     ·Yale B人脸库第34-38页
     ·Extended Yale B人脸库第38-39页
     ·CMU PIE人脸库第39-41页
   ·本章小结第41-42页
3 基于光照模型的光照不变量提取算法研究第42-68页
   ·朗伯光照模型第42页
   ·有效的光照不变量提取算法第42-44页
     ·多尺度Retinex(MSR)第42-43页
     ·自商图像(SQI)第43-44页
     ·对数全变分(LTV)第44页
     ·基于变换域的方法第44页
   ·基于NSCT和自适应Normalshrink滤波的光照不变量提取算法第44-59页
     ·对数变换第45页
     ·非下采样轮廓波变换(NSCT)第45-47页
     ·自适应Normalshrink滤波第47-48页
     ·算法流程第48-50页
     ·实验结果对比第50-59页
   ·改进的SQI算法第59-67页
     ·伽玛校正第59页
     ·算法流程第59-60页
     ·实验结果对比第60-67页
   ·本章小结第67-68页
4 基于多尺度主轮廓方向的光照不变量提取算法第68-82页
   ·引言第68-71页
     ·图像多尺度描述第68-69页
     ·轮廓特征第69页
     ·信息融合第69-71页
   ·多尺度主轮廓方向的定义第71页
   ·多尺度主轮廓方向的实现及算法第71-73页
     ·多尺度主轮廓方向的实现第71-72页
     ·多尺度主轮廓方向算法第72-73页
   ·实验结果第73-81页
     ·参数讨论第73-75页
     ·实验结果对比第75-81页
   ·本章小结第81-82页
5 基于梯度最大分量方向的光照不变量提取算法第82-95页
   ·引言第82页
   ·Gradientfaces第82-83页
   ·梯度最大分量方向的定义和分析第83-84页
     ·梯度最大分量方向的定义第83页
     ·梯度最大分量方向的分析第83-84页
   ·梯度最大分量方向算法第84-85页
   ·梯度最大分量方向与梯度脸的比较第85-87页
   ·实验结果对比第87-94页
     ·Yale B人脸库第87-90页
     ·Extended Yale B人脸库第90-92页
     ·CMU PIE人脸库第92-94页
   ·本章小结第94-95页
6 总结与展望第95-101页
   ·总结第95-100页
     ·本文算法总结第95-96页
     ·本文算法实验对比第96-100页
   ·光照人脸识别展望第100-101页
致谢第101-102页
参考文献第102-109页
附录A:主持或参与的科研项目第109-110页
附录B:攻读博士学位期间发表的论文第110-111页
附录C:在审稿件第111-112页
附录D:攻读博士期间获得的成果第112页

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