基于改进型LBP特征的人脸识别研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第8-22页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·人脸识别系统框架 | 第9-10页 |
| ·人脸识别面临的挑战 | 第10-11页 |
| ·人脸识别综述 | 第11-17页 |
| ·人脸识别研究现状 | 第11-12页 |
| ·人脸识别方法综述 | 第12-16页 |
| ·基于LBP方法的人脸识别研究现状 | 第16-17页 |
| ·人脸库 | 第17-20页 |
| ·本文主要研究内容及安排 | 第20-22页 |
| 2 基于LBP特征的人脸识别方法 | 第22-30页 |
| ·纹理特征提取 | 第22-23页 |
| ·LBP特征提取方法 | 第23-26页 |
| ·LBP方法在人脸识别中的应用 | 第26-27页 |
| ·LBP方法的优点与不足 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 3 基于改进型LBP特征的人脸识别方法 | 第30-47页 |
| ·问题的引入及改进流程 | 第30-31页 |
| ·光照预处理 | 第31-36页 |
| ·光照预处理方法综述 | 第32-33页 |
| ·Gamma校正 | 第33-34页 |
| ·DoG滤波 | 第34页 |
| ·对比度均衡化 | 第34-35页 |
| ·光照预处理效果 | 第35-36页 |
| ·LTP特征提取方法 | 第36-38页 |
| ·LTP算子 | 第37-38页 |
| ·LTP特征的优点 | 第38页 |
| ·Fisherface方法 | 第38-45页 |
| ·Fisher线性判别分析 | 第38-40页 |
| ·多分类问题FLD分析 | 第40-43页 |
| ·Fisherface算法的实现步骤 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 4 实验与分析 | 第47-60页 |
| ·分类器的选择 | 第47-48页 |
| ·实验设置 | 第48-51页 |
| ·人脸检测及几何归一化 | 第48-50页 |
| ·实验方法及参数设置 | 第50-51页 |
| ·实验步骤 | 第51-53页 |
| ·实验结果与分析 | 第53-59页 |
| ·基于JDL人脸库的实验结果与分析 | 第54-56页 |
| ·基于AR人脸库的实验结果与分析 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 5 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·工作总结 | 第60-61页 |
| ·进一步工作展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况和参加的科研项目 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
