基于改进LBP和AdaBoost的人脸识别技术研究
| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 引言 | 第10-16页 |
| ·人脸识别技术发展 | 第10-11页 |
| ·人脸识别关键技术 | 第11-13页 |
| ·人脸检测 | 第11-12页 |
| ·人脸识别 | 第12-13页 |
| ·本文研究内容与组织结构 | 第13-16页 |
| ·本文研究内容 | 第13-14页 |
| ·本文组织结构 | 第14-16页 |
| 2 局部二值模式及其扩展方法综述 | 第16-38页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·基本LBP算子 | 第16-17页 |
| ·LBP算子扩展 | 第17-34页 |
| ·从邻域拓扑结构角度进行扩展 | 第17-21页 |
| ·从降低噪声影响角度对LBP进行改进 | 第21-24页 |
| ·从编码方式角度进行扩展 | 第24-28页 |
| ·从降维角度对LBP进行改进 | 第28-31页 |
| ·从获取旋转不变性角度对LBP进行改进 | 第31-34页 |
| ·LBP在人脸识别中的应用 | 第34-35页 |
| ·分析与展望 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 3 基于增强EQP算子的人脸识别 | 第38-48页 |
| ·EQP算子 | 第38-39页 |
| ·增强的EQP算子 | 第39-41页 |
| ·自适应阈值 | 第39-40页 |
| ·特征块加权 | 第40-41页 |
| ·人脸特征匹配 | 第41页 |
| ·实验与分析 | 第41-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 4 基于特征选择和AdaBoost的人脸识别 | 第48-56页 |
| ·Boosting | 第48页 |
| ·AdaBoost概述 | 第48-50页 |
| ·AdaBoost性能和误差分析 | 第49-50页 |
| ·改进的AdaBoost算法 | 第50页 |
| ·特征选择 | 第50-52页 |
| ·自适应学习模型 | 第51页 |
| ·差分进化优化方法 | 第51-52页 |
| ·实验与分析 | 第52-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 5 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·总结 | 第56页 |
| ·展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-68页 |
| 作者简历 | 第68-70页 |
| 学位论文数据集 | 第70页 |
