| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第8-21页 |
| 1.1 人脸识别的研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 人脸识别技术发展及现状 | 第9-13页 |
| 1.3 光照问题的研究概况 | 第13-15页 |
| 1.4 光照测试人脸库 | 第15-19页 |
| 1.4.1 Yale B 人脸库 | 第15-17页 |
| 1.4.2 Extended Yale B 人脸库 | 第17-19页 |
| 1.4.3 CMU PIE 人脸库 | 第19页 |
| 1.5 研究内容与结构安排 | 第19-21页 |
| 第二章 光照预处理与完备 LBP 特征 | 第21-28页 |
| 2.1 光照预处理 | 第21-25页 |
| 2.1.1 光照预处理链 | 第21-23页 |
| 2.1.2 基于视网膜模型的光照预处理 | 第23-25页 |
| 2.2 完备 LBP 特征 | 第25-27页 |
| 2.2.1 基本 LBP 特征 | 第25-26页 |
| 2.2.2 完备 LBP 特征 | 第26-27页 |
| 2.3 LBP 特征分类器 | 第27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于分块完备 LBP 特征的光照鲁棒人脸识别 | 第28-36页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 分块完备 LBP 特征 | 第28-29页 |
| 3.3 自适应加权 | 第29-30页 |
| 3.4 算法流程 | 第30页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第30-34页 |
| 3.5.1 Extended Yale B 人脸库 | 第31-34页 |
| 3.5.2 CMU PIE 人脸库 | 第34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 基于光照预处理与分块完备 LBP 特征的人脸识别 | 第36-50页 |
| 4.1 引言 | 第36-38页 |
| 4.2 基于视网膜模型与分块完备 LBP 特征的人脸识别 | 第38-44页 |
| 4.2.1 算法流程 | 第38-39页 |
| 4.2.2 实验结果及分析 | 第39-44页 |
| 4.3 基于光照预处理链与分块完备 LBP 特征的人脸识别 | 第44-49页 |
| 4.3.1 算法流程 | 第44页 |
| 4.3.2 实验结果及分析 | 第44-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 5.1 总结 | 第50-51页 |
| 5.2 展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 附录 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
