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基于LBP特征的人脸识别算法研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 人脸识别方法介绍第11-13页
        1.2.1 基于全局特征的方法第11-12页
        1.2.2 基于局部特征的方法第12-13页
    1.3 基于LBP的人脸识别方法概述第13-14页
    1.4 本文研究内容及论文结构第14-16页
        1.4.1 本文研究内容第14-15页
        1.4.2 论文结构第15-16页
第2章 LBP方法介绍第16-24页
    2.1 基本LBP描述子第16-19页
        2.1.1 纹理特征第16页
        2.1.2 基本LBP描述子第16-18页
        2.1.3 扩展LBP描述子第18-19页
    2.2 LBP描述子的发展演化第19-22页
        2.2.1 旋转不变的LBP描述子第19-20页
        2.2.2 基于分块的LBP描述子第20-21页
        2.2.3 LGBP描述子第21-22页
    2.3 LBP的特点第22-23页
    2.4 本章小结第23-24页
第3章 基于零率的LGBP人脸识别方法第24-39页
    3.1 LGBP特征第24-26页
    3.2 零率思想第26-30页
    3.3 基于零率的LGBP人脸识别方法第30-38页
        3.3.1 数据库介绍第31-33页
        3.3.2 AR数据库上实验结果及分析第33-36页
        3.3.3 FERET数据库上实验结果及分析第36-38页
    3.4 本章小结第38-39页
第4章 基于局部归一化和LGBP特征的人脸识别方法第39-56页
    4.1 光照变化对人脸识别的影响第39-41页
    4.2 LGBP对光照变化的鲁棒性分析第41-44页
        4.2.1 光照变化对LBP描述子的影响第41-42页
        4.2.2 LGBP对光照变化的鲁棒性分析第42-44页
    4.3 局部归一化技术第44-45页
    4.4 基于局部归一化和LGBP特征的人脸识别方法第45-54页
        4.4.1 数据库介绍第46-48页
        4.4.2 YaleB数据库上的实验结果及分析第48-52页
        4.4.3 CMU-PIE数据库上的实验结果及分析第52-53页
        4.4.4 基于零率的LN-LGBP方法试验分析第53-54页
    4.5 本章小结第54-56页
第5章 总结与展望第56-57页
参考文献第57-61页
研究生期间发表的论文第61-62页
致谢第62页

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