复杂光照条件下人脸特征提取技术研究

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复杂光照条件下人脸特征提取技术研究

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复杂光照条件下人脸特征提取技术研究

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5-6页
第一章绪论	第10-20页
1.1 课题研究背景及意义	第10-12页
1.2 人脸识别技术发展现状及存在的问题	第12-17页
1.2.1 图像预处理	第13页
1.2.2 基于空间变换的特征提取算法	第13-14页
1.2.3 基于局部特征提取算法	第14-17页
1.3 本文的主要研究内容与组织结构	第17-20页
1.3.1 本文主要研究内容	第17-18页
1.3.2 本文结构安排	第18-20页
第二章人脸识别相关算法	第20-30页
2.1 主成分分析	第20-21页
2.2 T分布随机邻域嵌入算法	第21-23页
2.3 韦伯局部描述符	第23-28页
2.3.1 韦伯定律	第23页
2.3.2 差分激励	第23-25页
2.3.3 梯度方向	第25-26页
2.3.4 直方图	第26-28页
2.4 本章小结	第28-30页
第三章基于改进韦伯局部描述符的人脸识别	第30-56页
3.1 韦伯局部描述符及其改进算法分析	第30-31页
3.1.1 韦伯局部描述符算法特性分析	第30页
3.1.2 WLD描述符相关改进算法分析	第30-31页
3.2 改进的韦伯局部算子描述符人脸识别算法	第31-42页
3.2.1 协同韦伯激励模式	第32-36页
3.2.2 基于改进互信息DSWEP特征选择学习方法	第36-39页
3.2.3 AdaBoost算法	第39-40页
3.2.4 基于Boosting的 DSWEP优化学习方法	第40-42页
3.3 分块及直方图特征提取	第42-43页
3.4 分类器设计	第43-44页
3.5 基于改进的韦伯局部算子描述符	第44-45页
3.6 实验结果分析	第45-54页
3.6.1 选择最佳DSWEP描述符	第46-48页
3.6.2 CMUPIE人脸图像数据集测试	第48-51页
3.6.3 FERET人脸图像数据集测试	第51-52页
3.6.4 Yale B人脸图像数据集测试	第52-54页
3.7 本章小结	第51-56页
第四章基于改进CNALBP和 HOG算子的人脸识别算法	第56-76页
4.1 局部二值模式	第56-58页
4.1.1 原始的LBP算子	第56-57页
4.1.2 圆形的LBP算子	第57-58页
4.1.3 LBP算子分析	第58页
4.2 改进的局部二值模式	第58-65页
4.2.1 邻域加权平均的局部二值模式	第59-63页
4.2.2 中心对称局部二值模式	第63-64页
4.2.3 改进中心对称邻域加权平均局部二值模式	第64-65页
4.3 方向梯度直方图	第65-67页
4.3.1 HOG特征提取	第65-66页
4.3.2 HOG特征提取流程	第66-67页
4.3.3 HOG算子的客观分析	第67页
4.4 融合局部特征提取算法	第67-68页
4.4.1 基于CNALBP特征和HOG特征融合算法	第67-68页
4.4.2 融合算法计算流程	第68页
4.5 实验结果分析	第68-75页
4.5.1 CMUPIE人脸图像数据库测试	第68-71页
4.5.2 FERET人脸图像数据集测试	第71-73页
4.5.3 Yale B人脸图像数据集测试	第73-75页
4.6 本章小结	第75-76页
第五章总结与展望	第76-80页
5.1 总结	第76-77页
5.2 展望	第77-80页
参考文献	第80-86页
攻读学位期间取得的研究成果	第86-88页
致谢	第88页

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