基于MBC特征和POEM特征的人脸识别研究

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基于MBC特征和POEM特征的人脸识别研究

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基于MBC特征和POEM特征的人脸识别研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-11页
第1章绪论	第11-16页
1.1 人脸识别的研究背景及意义	第11页
1.2 人脸识别的一般过程、难点及挑战	第11-12页
1.3 人脸识别的发展历史及主流方法	第12-15页
1.4 本文的研究内容及结构安排	第15-16页
第2章 MBC特征和POEM特征的提取过程	第16-29页
2.1 MBC特征的提取	第16-23页
2.1.1 二维单演信号	第16-17页
2.1.2 多重解析单演信号	第17-18页
2.1.3 单演信号二进制编码	第18-21页
2.1.3.1 单演信号局部振幅的二进制编码	第19-20页
2.1.3.2 单演相位的二进制编码	第20-21页
2.1.3.3 单演信号局部图像强度的二进制编码	第21页
2.1.4 MBC特征	第21-23页
2.2 POEM特征的提取	第23-27页
2.2.1 POEM特征	第23-27页
2.2.1.1 梯度图像的计算	第23-25页
2.2.1.2 基于方向的振幅累加	第25页
2.2.1.3 自相关计算	第25-27页
2.3 POEM特征的加速计算	第27-28页
2.4 MBC特征和POEM特征的融合方法	第28页
2.5 本章小结	第28-29页
第3章赋权分段线性判别分析算法	第29-37页
3.1 主成分分析	第29-30页
3.2 线性判别分析	第30-32页
3.3 逻辑回归	第32-34页
3.4 基于PCA、LDA和Logistic Regression的加权分段线性判别分析	第34-36页
3.4.1 图像分块	第34-35页
3.4.2 分段线性判别分析算法	第35-36页
3.4.3 针对图像分块的赋权算法	第36页
3.5 本章小结	第36-37页
第4章基于MBC特征和POEM特征的人脸识别	第37-43页
4.1 人脸特征构造	第37-38页
4.1.1 人脸图像归一化	第37-38页
4.1.2 人脸特征的提取与存储	第38页
4.2 赋权分段线性判别分析算法的训练过程	第38-39页
4.3 基于MBC特征和POEM特征的识别过程	第39-41页
4.4 实验参数的设定	第41-42页
4.5 本章小结	第42-43页
第5章实验结果及分析	第43-51页
5.1 人脸数据库的选择	第43页
5.2 实验结果及分析	第43-50页
5.2.1 POEM特征加速算法效果	第43-44页
5.2.2 逻辑回归方法赋权有效性的验证	第44-46页
5.2.2.1 训练库为FERET Training的实验结果	第44-45页
5.2.2.2 训练库为FRGC 2.0的实验结果	第45-46页
5.2.2.3 实验结果说明	第46页
5.2.3 基于MBC特征和POEM特征融合的识别测试	第46-50页
5.3 本章小结	第50-51页
第6章工作总结及未来展望	第51-53页
6.1 本文工作总结	第51页
6.2 未来工作展望	第51-53页
参考文献	第53-57页
致谢	第57页

本篇论文共57页，点击这进入下载页面。

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