实时视频监控人脸识别技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·选题背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究动态 | 第10-11页 |
| ·视频人脸识别研究内容及难点 | 第11-12页 |
| ·本文主要工作及内容安排 | 第12-14页 |
| 第2章 人脸图像预处理 | 第14-19页 |
| ·去噪处理 | 第14-15页 |
| ·光照处理 | 第15-17页 |
| ·常用人脸库介绍 | 第17-18页 |
| ·人脸识别系统评价标准 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 人脸检测 | 第19-24页 |
| ·人脸检测常用方法分类 | 第19-20页 |
| ·Adaboost 人脸检测 | 第20-22页 |
| ·Haar-like 特征 | 第20-21页 |
| ·分类器的训练 | 第21-22页 |
| ·实验结果 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第4章 人脸特征提取与优选 | 第24-33页 |
| ·人脸特征提取方法 | 第24-25页 |
| ·基于知识的人脸表征 | 第24页 |
| ·基于代数的人脸表征 | 第24-25页 |
| ·DCT 和ε-LBP 特征提取 | 第25-28页 |
| ·DCT 特征提取 | 第25-26页 |
| ·ε-LBP 特征提取 | 第26-27页 |
| ·实验结果及分析 | 第27-28页 |
| ·特征选择 | 第28-32页 |
| ·Filter 和 Wrapper 特征选择 | 第28-29页 |
| ·ReliefF 算法 | 第29-30页 |
| ·SVM RFE 算法 | 第30-31页 |
| ·实验结果及分析 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第5章 视频人脸超分辨率重建 | 第33-44页 |
| ·多级 FFD 算法的提出 | 第33-34页 |
| ·多级 FFD 配准 | 第34-39页 |
| ·算法总体思想 | 第34-35页 |
| ·FFD 算法原理 | 第35页 |
| ·全局粗配准 | 第35-36页 |
| ·局部细配准 | 第36页 |
| ·配准优化方法 | 第36-37页 |
| ·配准结果分析 | 第37-39页 |
| ·SR 重建 | 第39-42页 |
| ·SR 重建方法 | 第39页 |
| ·SR 重建结果评价标准 | 第39-40页 |
| ·POCS 超分辨率重建 | 第40-42页 |
| ·SVM 分类识别 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第6章 结论与展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49页 |
