面向确认任务的人脸识别技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·人脸识别技术应用背景 | 第9-10页 |
| ·人脸识别技术主要研究方法 | 第10-12页 |
| ·本文研究内容和主要贡献 | 第12-13页 |
| 第2章 人脸确认问题分析 | 第13-31页 |
| ·人脸辨识和人脸确认的比较 | 第13-16页 |
| ·应用背景 | 第13-14页 |
| ·分类器设计 | 第14页 |
| ·性能评价标准 | 第14-16页 |
| ·确认性能的若干性质分析 | 第16-24页 |
| ·典型人脸确认评测协议简介 | 第24-30页 |
| ·FERET 评测 | 第24-25页 |
| ·FRVT 评测 | 第25-28页 |
| ·XM2VTS 评测 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 分值归一方法 | 第31-39页 |
| ·相似度偏移问题 | 第31-32页 |
| ·用户特定阈值 | 第32-33页 |
| ·分值归一方法 | 第33-34页 |
| ·用户特定阈值和分值归一实验 | 第34-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第4章 基于SVM 的人脸确认方法 | 第39-49页 |
| ·统计学习理论和支持向量机 | 第39-43页 |
| ·统计学习理论 | 第39-40页 |
| ·最优分类面 | 第40-41页 |
| ·广义最优分类面 | 第41-42页 |
| ·支持向量机 | 第42-43页 |
| ·SVM 人脸确认算法概述 | 第43-44页 |
| ·基于差空间的SVM 确认算法 | 第44-46页 |
| ·基于局部二值模式的SVM 确认算法 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 总结 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 作者简历 | 第56页 |
