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基于特征学习的人脸识别算法研究

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基于特征学习的人脸识别算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第1章 绪论第11-28页
  1.1 人脸识别的研究背景和意义第11-14页
  1.2 人脸识别技术的研究历程和现状第14-16页
  1.3 人脸识别技术的研究内容第16-23页
  1.4 人脸识别技术研究的难点第23-26页
  1.5 人脸识别的评判标准第26页
  1.6 本文的主要工作和结构安排第26-28页
第2章 类局部二值模式理论综述第28-36页
  2.1 LBP概述第28-29页
  2.2 LBP编码的特点第29-30页
  2.3 针对LBP算法的改进第30-31页
    2.3.1 图像滤波上的改进第30页
    2.3.2 针对模式采样的改进第30-31页
    2.3.3 针对模式编码上的改进第31页
  2.4 类局部二值模式的直方图特征提取框架第31-36页
    2.4.1 直方图特征度量第32页
    2.4.2 直方图权重度量方法第32-33页
    2.4.3 直方图特征的降维方法第33-34页
    2.4.4 WPCA的计算过程第34-36页
第3章 增强局部量化模式人脸识别算法第36-50页
  3.1 引言第36-37页
  3.2 增强局部量化模式第37-40页
    3.2.1 局部序数模式第37-38页
    3.2.2 局部量化模式第38-39页
    3.2.3 增强局部量化模式第39-40页
  3.3 相似度量与降维方法第40-42页
    3.3.1 相似度量第40-41页
    3.3.2 WPCA降维第41-42页
  3.4 融合PP和Retina的图像预处理方法第42-46页
    3.4.1 Retina预处理第42-44页
    3.4.2 PP预处理第44-45页
    3.4.3 本章PP-retina预处理算法第45-46页
  3.5 实验结果与分析第46-48页
    3.5.1 实验参数与结果第47-48页
    3.5.2 WPCA降维结果第48页
  3.6 本章总结第48-50页
第4章 基于局部共同特征的异质人脸识别方法第50-61页
  4.1 异质人脸识别概述第50页
  4.2 异质人脸识别研究回顾第50-52页
  4.3 成对判别滤波核和增强量化模式融合算法第52-58页
    4.3.1 判别滤波核学习第52-55页
    4.3.2 成对判别判别滤波核学习第55-57页
    4.3.3 整体算法框架第57-58页
  4.4 实验与结果分析第58-59页
  4.5 本章总结第59-61页
第5章 总结与展望第61-63页
参考文献第63-69页
攻读硕士期间发表的学术论文第69-71页
致谢第71页

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