基于LBP和深度学习的人脸特征提取

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基于LBP和深度学习的人脸特征提取

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基于LBP和深度学习的人脸特征提取

论文目录
摘要	第1-8页
Abstract	第8-13页
第1章绪论	第13-22页
· 研究背景和意义	第13-14页
· 国内外研究现状	第14-18页
· 人脸图像预处理	第16-17页
· 特征提取	第17-18页
· 人脸识别与分类	第18页
· 人脸数据库介绍	第18-19页
· 本文研究内容和论文结构	第19-22页
第2章人脸图像预处理	第22-30页
· 引言	第22页
· 光照归一化	第22-23页
· 图像去噪处理	第23-25页
· 人脸检测	第25-27页
· 灰度积分投影	第25-26页
· 基于二次灰度积分投影的人脸检测	第26-27页
· 尺寸归一化处理	第27-28页
· 小结	第28-30页
第3章融合ELBP和DCT的人脸特征提取	第30-39页
· 引言	第30页
· 离散余弦变换（DCT）	第30-31页
· 伸长的局部二值模式（ELBP）	第31-33页
· ELBP的基本原理	第31-32页
· 平均最大距离梯度幅值（AMDGM）	第32-33页
· 融合DCT和ELBP的特征提取	第33-35页
· 实验结果与分析	第35-37页
· 小结	第37-39页
第4章深度信念网络	第39-44页
· 引言	第39-40页
· 受限波尔兹曼机（RBM）	第40-41页
· 深度信念网络（DBNS）	第41-43页
· 深度信念网络模型	第41-42页
· 深度信念网络的学习	第42-43页
· 小结	第43-44页
第5章基于LBP与DBNS的人脸特征提取	第44-54页
· 引言	第44页
· 局部二值模式（LBP）	第44-45页
· 极限学习机（ELM）	第45-46页
· 基于LBP和DBNS的人脸特征提取方法	第46-50页
· 实验结果与分析	第50-52页
· 小结	第52-54页
总结与展望	第54-56页
参考文献	第56-61页
致谢	第61-62页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录	第62页

本篇论文共62页，点击这进入下载页面。

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