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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
本篇论文共
71
页,
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。
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