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基于高维特征的人脸认证方法研究

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基于高维特征的人脸认证方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-16页
  1.1 研究工作的背景与意义第10-11页
  1.2 人脸认证与识别技术的国内外研究历史与现状第11-14页
  1.3 本文的主要内容第14页
  1.4 本论文的结构安排第14-16页
第二章 人脸认证与识别技术基础第16-34页
  2.1 人脸认证流程第16-17页
  2.2 特征提取第17-24页
    2.2.1 局部特征第18-21页
    2.2.2 全局特征第21-24页
      2.2.2.1 主成分分析第21-22页
      2.2.2.2 线性判别分析第22-24页
  2.3 分类器第24-33页
    2.3.1 贝叶斯决策第24页
    2.3.2 支持向量机第24-29页
      2.3.2.1 统计学习的基本理论第25-26页
      2.3.2.2 支持向量机理论第26-29页
    2.3.3 Adaboost算法第29-33页
  2.4 本章小结第33-34页
第三章 基于高维特征的人脸认证方法第34-56页
  3.1 高维特征第34-37页
    3.1.1 低维特征的局限性第34-35页
    3.1.2 构建人脸高维特征第35-37页
  3.2 FERET人脸库第37-39页
  3.3 基于高维特征和支持向量机的人脸认证方法第39-47页
    3.3.1 识别问题转化以及特征数据预处理第39-42页
    3.3.2 人脸认证方法实现第42-43页
    3.3.3 实验结果与分析第43-47页
  3.4 基于高维特征和ADABOOST算法的人脸认证方法第47-54页
    3.4.1 特征空间及弱分类器的构造第47-49页
    3.4.2 强分类器的训练第49-51页
    3.4.3 级联结构及训练样本重新采样第51-53页
    3.4.4 实验结果分析第53-54页
  3.5 本章小结第54-56页
第四章 人脸认证技术在煤矿考勤系统中的应用第56-69页
  4.1 基于人脸认证的煤矿考勤系统第56-60页
    4.1.1 煤矿考勤系统的组成结构第56-57页
    4.1.2 人脸认证子系统第57-60页
  4.2 煤矿矿工人脸库第60-61页
  4.3 煤矿人脸认证研究第61-68页
4.3.1“黑脸”人脸检测第61-62页
4.3.2“黑脸”人脸关键点标定第62-63页
4.3.3“黑脸”人脸认证研究第63-68页
  4.4 本章小结第68-69页
第五章 全文总结与展望第69-71页
  5.1 全文总结第69页
  5.2 后续工作展望第69-71页
致谢第71-72页
参考文献第72-75页

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