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基于小波变换与奇异值分解的人脸识别技术研究

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
1 绪论第10-18页
   ·概述第10-13页
     ·人脸识别的研究意义第10-11页
     ·人脸识别的研究背景和现状第11-13页
     ·人脸识别的研究内容第13页
   ·人脸识别方法第13-16页
   ·论文的各章安排第16-18页
2 人脸检测方法第18-31页
   ·人脸检测概述第18-19页
   ·人脸检测的主要方法第19-20页
   ·基于肤色的人脸检测方法的技术分析与设计第20-25页
     ·色彩空间介绍与分析第20-22页
     ·肤色模型分析与建立第22-24页
     ·形态滤波第24-25页
   ·基于肤色的人脸检测方法的实现过程第25-28页
   ·实验结果第28-31页
3 人脸识别相关技术分析第31-43页
   ·小波变换第31-35页
     ·小波变换简介第31页
     ·小波变换的优点第31-32页
     ·人脸图像的小波压缩第32-35页
   ·奇异值分解第35-37页
   ·图像表示第37-38页
   ·K-L变换技术第38-40页
   ·最小距离分类器第40-41页
   ·几个关于识别率的概念第41-43页
4 基于小波变换与奇异值分解的人脸识别方案设计与实现第43-54页
   ·基于小波变换与奇异值分解的人脸识别方案设计第43-45页
   ·基于小波变换与奇异值分解的人脸识别方案的实现过程第45-50页
     ·训练阶段的实现第45-47页
     ·识别阶段的实现第47-50页
   ·实验结果与结论第50-54页
     ·图像库介绍第50-51页
     ·实验结果与分析第51-54页
5 特征脸方法的改进与实现第54-63页
   ·特征脸方法分析第54-55页
     ·特征脸法的优点第54-55页
     ·特征脸法的缺点第55页
   ·特征脸方法的改进第55-56页
   ·改进的特征脸方法的实现过程第56-59页
     ·训练阶段的实现过程第57-59页
     ·识别阶段的实现过程第59页
   ·实验结果与分析第59-61页
   ·本章小结第61-63页
6 结论第63-64页
参考文献第64-67页
在学研究成果第67-68页
致谢第68页

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