基于PCA的人脸识别技术的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-18页 |
| ·人脸识别研究的目的和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外人脸识别方法及比较研究 | 第9-15页 |
| ·基于几何特征的人脸识别方法 | 第10-11页 |
| ·基于模板匹配的人脸识别方法 | 第11页 |
| ·特征脸方法 | 第11-12页 |
| ·隐马尔科夫模型的人脸识别方法 | 第12-13页 |
| ·人工神经网络方法 | 第13-14页 |
| ·弹性图匹配方法 | 第14-15页 |
| ·人脸识别研究的内容及难点 | 第15页 |
| ·本文的研究内容和结构 | 第15-18页 |
| 第2章 人脸图像预处理技术 | 第18-25页 |
| ·数字图像文件常用的格式 | 第18页 |
| ·灰度变换 | 第18-19页 |
| ·二值化 | 第19-20页 |
| ·图像的膨胀和腐蚀 | 第20-22页 |
| ·图像的分割 | 第22-25页 |
| ·直方图阈值法 | 第22-23页 |
| ·最佳阈值法 | 第23-25页 |
| 第3章 基于肤色模型的人脸检测与定位的实现 | 第25-36页 |
| ·国内外主要的人脸检测方法 | 第25-28页 |
| ·基于肤色特征的方法 | 第25-26页 |
| ·基于启发式模型的方法 | 第26-27页 |
| ·基于统计模型的方法 | 第27-28页 |
| ·人脸肤色建模 | 第28-32页 |
| ·色彩空间 | 第28-30页 |
| ·图片的光线补偿 | 第30-31页 |
| ·人脸肤色模型 | 第31-32页 |
| ·人脸区域的检测 | 第32-33页 |
| ·人脸的检测 | 第33-36页 |
| ·人眼的定位 | 第34页 |
| ·嘴巴的定位 | 第34-35页 |
| ·人脸的定位 | 第35-36页 |
| 第4章 基于 PCA的人脸识别的实现 | 第36-48页 |
| ·K-L变换的基本原理 | 第36-37页 |
| ·最近邻分类器 | 第37-38页 |
| ·基于PCA的人脸识别 | 第38-41页 |
| ·特征脸空间的构造 | 第39-40页 |
| ·训练样本的特征提取 | 第40-41页 |
| ·基于特征脸的人脸识别 | 第41页 |
| ·基于2DPCA的人脸识别 | 第41-44页 |
| ·2DPCA的基本思想 | 第42-43页 |
| ·基于 2DPCA的人脸特征提取 | 第43页 |
| ·2DPCA分类器 | 第43-44页 |
| ·基于 2DPCA的图像重构 | 第44页 |
| ·实验结果及分析 | 第44-48页 |
| ·实验设计与实验结果 | 第45-46页 |
| ·PCA与2DPCA的比较 | 第46-48页 |
| 第5章 基于线性辨别分析的人脸识别算法 | 第48-55页 |
| ·Fisher准则的线性辨别分析原理 | 第48-49页 |
| ·常见的Fisher线性辨别分析方法 | 第49-50页 |
| ·基于PCA与Fisher线性辨别的人脸识别 | 第50-52页 |
| ·基于2DPCA与Fisher线性辨别的人脸识别 | 第52-53页 |
| ·实验结果与分析 | 第53-55页 |
| 第6章 人脸检测识别系统的总体设计与实现 | 第55-64页 |
| ·系统总体结构图 | 第55页 |
| ·系统各模块运行界面 | 第55-63页 |
| ·系统的测试结果分析 | 第63-64页 |
| 第7章 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·总结 | 第64-65页 |
| ·展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 附录 攻读硕士期间论文发表情况 | 第70页 |
