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关于融合Gabor和LGBP及线性回归的单样本人脸识别问题的研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
注释表第11-12页
缩略词第12-13页
第一章 绪论第13-19页
    1.1 本课题研究背景第13-17页
        1.1.1 人脸识别概述第13-15页
        1.1.2 本课题研究现状第15-17页
    1.2 本文的主要工作及创新点第17-18页
    1.3 本文各章内容安排第18-19页
第二章 区域 Gabor 特征单样本人脸识别第19-28页
    2.1 引言第19-20页
    2.2 算法基本思想第20-21页
    2.3 区域 Gabor 特征第21-24页
        2.3.1 Gabor 特征第21页
        2.3.2 人脸区域 Gabor 特征第21-24页
        2.3.3 人脸区域划分及区域 Gabor 特征识别第24页
    2.4 区域 Gabor 特征实验分析第24-27页
        2.4.1 AR 数据集第24-25页
        2.4.2 FERET 数据集第25-26页
        2.4.3 ORL 数据集第26-27页
    2.5 本章小结第27-28页
第三章 区域特征融合的单样本人脸识别第28-38页
    3.1 引言第28页
    3.2 算法基本思想第28页
    3.3 区域 LGBP 特征第28-31页
        3.3.1 LBP 特征第28-30页
        3.3.2 区域 LGBP 特征第30-31页
    3.4 人脸区域特征融合及识别第31-34页
        3.4.1 人脸区域特征融合第31-33页
        3.4.2 区域特征融合及识别第33-34页
    3.5 区域特征融合实验及分析第34-37页
        3.5.1 AR 人脸库第34-35页
        3.5.2 FERET 人脸库第35-36页
        3.5.3 ORL 数据集第36-37页
    3.6 本章小结第37-38页
第四章 基于先验信息的单样本人脸识别第38-46页
    4.1 引言第38页
    4.2 算法的基本思想第38-39页
    4.3 稀疏表示和线形回归结合的合理性第39-40页
    4.4 稀疏表示构建训练样本人脸模型第40-41页
    4.5 基于人脸模型的识别第41-42页
    4.6 实验分析第42-45页
        4.6.1 实验设置第42页
        4.6.2 AR 人脸库第42-43页
        4.6.3 FERET 人脸库第43-45页
    4.7 本章小结第45-46页
第五章 总结与展望第46-48页
    5.1 已有工作总结第46-47页
    5.2 未来工作展望第47-48页
参考文献第48-53页
致谢第53-54页
硕士研究生期间完成的学术论文第54页
硕士研究生期间参与的科研项目第54页

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