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人脸识别的对数总变分校正方法

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人脸识别的对数总变分校正方法
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-13页
第1章 绪论第13-21页
  1.1 人脸识别的研究背景及意义第13-14页
  1.2 国内外人脸识别的研究现状第14-18页
    1.2.1 人脸图像检测与采集第15页
    1.2.2 人脸图像的特征提取第15-17页
    1.2.3 人脸图像识别与匹配第17-18页
    1.2.4 其他的人脸识别方法第18页
  1.3 人脸识别的主要问题及解决方法第18-19页
  1.4 本文工作的主要研究成果与创新第19页
  1.5 本文内容的具体结构与安排第19-21页
第2章 预备知识第21-25页
  2.1 人脸成像原理及朗伯反射模型第21-22页
  2.2 主成分分析降维方法第22-23页
  2.3 最邻近分类方法第23页
  2.4 支持向量机分类方法第23-24页
  2.5 章节小结第24-25页
第3章 人脸识别的总变分模型第25-29页
  3.1 朗伯反射模型与加性噪音模型第25页
  3.2 图像去噪的ROF模型第25-26页
  3.3 对数总变分模型第26-28页
  3.4 章节小结第28-29页
第4章 人脸识别的对数总变分校正模型第29-35页
  4.1 对数总变分校正模型第29-30页
  4.2 对数总变分校正模型的数值解法第30-33页
  4.3 对数总变分校正方法参与人脸识别的具体流程第33-34页
  4.4 章节小结第34-35页
第5章 图像二值化处理第35-38页
  5.1 图像二值化处理思想与方法第35页
  5.2 对数总变分校正方法的二值化处理第35-37页
  5.3 章节小结第37-38页
第6章 人脸识别仿真数值实验第38-53页
  6.1 实验参数设置第38页
  6.2 校正方法与对数总变分方法的数值实验对比第38-44页
    6.2.1 CMU PIE人脸数据库第39-40页
    6.2.2 ORL人脸数据库第40-41页
    6.2.3 AR人脸数据库第41-42页
    6.2.4 Geogia人脸数据库第42-43页
    6.2.5 FERET人脸数据库第43-44页
  6.3 校正模型与二值化方法结合的数值实验结果第44-52页
    6.3.1 ABER人脸数据库第45-46页
    6.3.2 Yale人脸数据库第46-48页
    6.3.3 CMU PIE人脸数据库第48-49页
    6.3.4 FERET人脸数据库第49-51页
    6.3.5 AR人脸数据库第51-52页
  6.4 章节小结第52-53页
结论与展望第53-55页
参考文献第55-61页
发表论文和参加科研情况说明第61-63页
致谢第63页

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