基于GA-BP消除局部遮挡物影响的人脸识别算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 人脸识别背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 人脸识别技术的研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 论文的研究内容 | 第11-14页 |
| 第2章 人脸识别综述 | 第14-22页 |
| 2.1 图像灰度化 | 第14-15页 |
| 2.2 中值滤波 | 第15-16页 |
| 2.3 直方图均衡化 | 第16-17页 |
| 2.4 眼睛和嘴巴的提取 | 第17-20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-22页 |
| 第3章 GA优化BP神经网络 | 第22-34页 |
| 3.1 BP神经网络的发展 | 第22页 |
| 3.2 优化BP神经网络 | 第22-30页 |
| 3.2.1 传统BP神经网络 | 第22-24页 |
| 3.2.2 遗传算法 | 第24-25页 |
| 3.2.3 GA优化BP神经网络 | 第25-30页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第30-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-34页 |
| 第4章 图像融合 | 第34-40页 |
| 4.1 图像融合的发展 | 第34页 |
| 4.2 小波融合 | 第34-36页 |
| 4.3 基于RGB空间的融合 | 第36-37页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第37-39页 |
| 4.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第5章 人脸特征提取 | 第40-48页 |
| 5.1 主成分分析法 | 第40-41页 |
| 5.2 线性判别算法 | 第41-43页 |
| 5.3 k近邻距离分类器 | 第43-44页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第44-45页 |
| 5.5 本章小结 | 第45-48页 |
| 第6章 总结 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 作者简介及科研成果 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
