开集人脸识别系统初探
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-24页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·人脸识别的研究意义 | 第11-14页 |
| ·人脸识别的理论意义 | 第11-12页 |
| ·人脸识别的实践意义 | 第12-14页 |
| ·人脸识别的研究概述 | 第14-19页 |
| ·人脸检测 | 第14-15页 |
| ·特征点标定 | 第15-16页 |
| ·人脸标准化 | 第16-17页 |
| ·特征提取和特征匹配 | 第17-19页 |
| ·开集判别 | 第19页 |
| ·人脸识别技术的应用 | 第19-22页 |
| ·人脸图像数据库 | 第19-21页 |
| ·现有人脸识别商用系统 | 第21-22页 |
| ·本文工作概述和结构安排 | 第22-24页 |
| ·本文工作概述 | 第22-23页 |
| ·本文结构安排 | 第23-24页 |
| 第二章 基于面特征挑选的线性子空间方法 | 第24-44页 |
| ·PCA 方法 | 第24-29页 |
| ·PCA 方法的原理 | 第25-27页 |
| ·PCA 方法在人脸识别中的应用 | 第27-29页 |
| ·PCA 方法的不足和面特征挑选 | 第29-39页 |
| ·Haar 面特征与Adaboost | 第30-35页 |
| ·Adaboost 挑选方法的原理 | 第35-38页 |
| ·基于挑选的Haar 特征的子空间方法 | 第38-39页 |
| ·实验 | 第39-42页 |
| ·实验的指标 | 第39-40页 |
| ·实验结果 | 第40-42页 |
| ·方法小结 | 第42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第三章 基于相似度分布的开集判别方法 | 第44-57页 |
| ·问题的提出 | 第44-45页 |
| ·人脸识别中的开集与闭集 | 第44-45页 |
| ·现有的开集人脸识别方法 | 第45页 |
| ·基于相似度分布的判别方法 | 第45-52页 |
| ·相似度向量 | 第46-48页 |
| ·基于机器学习的判别方法 | 第48-49页 |
| ·线性判别分析（LDA） | 第49-51页 |
| ·基于LDA 的相似度向量学习方法 | 第51-52页 |
| ·实验与分析 | 第52-56页 |
| ·实验描述 | 第52-53页 |
| ·性能分析 | 第53-56页 |
| ·结论 | 第56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第四章 基于数据库的模块化开集人脸识别实验平台 | 第57-75页 |
| ·人脸识别系统的背景 | 第57-58页 |
| ·模块化开集人脸识别系统设计方案 | 第58-62页 |
| ·系统框架 | 第58-59页 |
| ·模块功能 | 第59-62页 |
| ·模块化开集人脸识别实验平台的实现 | 第62-74页 |
| ·系统概述 | 第62-64页 |
| ·技术平台 | 第64-67页 |
| ·数据库实现 | 第67-68页 |
| ·类实现 | 第68-70页 |
| ·GUI 实现 | 第70-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第五章 总结与展望 | 第75-77页 |
| ·总结 | 第75页 |
| ·展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-82页 |
| 附录A 数据库表图 | 第82-85页 |
| 附录B 系统流程图 | 第85-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 攻读学位期间发表的论文与成果 | 第88-90页 |
