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基于形状预测模型的多光照人脸识别

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基于形状预测模型的多光照人脸识别
论文目录
 
摘要第1-5 页
Abstract第5-9 页
第1章 绪论第9-17 页
  · 人脸识别研究的背景与意义第9 页
  · 人脸识别的特点与应用领域第9-12 页
    · 人脸识别的特点第9-11 页
    · 人脸识别的应用领域第11-12 页
  · 人脸识别系统的功能组成第12-13 页
  · 本文主要研究内容第13-15 页
  · 本文的组织结构第15-17 页
第2章 人脸识别研究概述第17-31 页
  · 人脸识别研究的发展历程第17-18 页
  · 人脸识别研究的国内外现状第18-21 页
  · 人脸识别经典方法第21-24 页
    · Eigenface第21-22 页
    · Fisherface第22 页
    · 基于贝叶斯概率的方法第22-23 页
    · 基于弹性图匹配的方法第23 页
    · 基于三维形变模型的识别方法第23-24 页
  · 人脸识别性能评价第24-28 页
    · FERET 测试第24-25 页
    · XM2VTS 测试第25-26 页
    · FRVT 测试第26-28 页
  · 人脸识别所面临的主要问题第28-30 页
  · 本章小结第30-31 页
第3章 人脸形状信息和纹理信息对人脸识别的影响第31-41 页
  · 问题提出第31-32 页
  · 数据组织第32-37 页
    · 三维人脸第32-34 页
    · 基于网格重采样的三维人脸对齐第34-35 页
    · Shape-normalized 和Reflectance-normalized 三维人脸第35-36 页
    · 投影图像的生成第36-37 页
  · 基于Eigenface 的人脸识别第37-40 页
  · 本章小结第40-41 页
第4章 人脸识别中的光照问题第41-51 页
  · 人脸图像的表示模型第41-43 页
    · 人脸图像的一般表示模型第41-42 页
    · 人脸图像的Lambert 表示模型第42 页
    · 人脸图像的PHONG 表示模型第42-43 页
  · 光照变化对人脸识别的影响第43-44 页
  · 解决光照问题主要方法分类第44-49 页
    · 提取对光照不敏感特征的方法第45-46 页
    · 基于图像预处理的方法第46-47 页
    · 光照子空间的方法第47-48 页
    · 虚拟样本的方法第48-49 页
  · 解决光照问题方法总结第49-50 页
  · 本章小结第50-51 页
第5章 基于人脸形状预测模型的多光照人脸识别第51-61 页
  · 相关工作第51-52 页
  · 数据获取及预处理第52-53 页
    · 人脸图像及规格化第52-53 页
    · 三维人脸及预处理第53 页
  · 支持向量机理论第53-55 页
    · 支持向量机第53-54 页
    · 支持向量回归理论第54-55 页
  · 基于支持向量回归的人脸形状预测模型第55-56 页
    · 人脸预测模型的训练第55-56 页
    · 人脸形状的预测第56 页
  · 合成不同光照条件下的虚拟图像第56-58 页
    · 光照比例图第57 页
    · 虚拟图像的生成第57-58 页
  · 实验结果第58-60 页
  · 本章小结第60-61 页
结论与展望第61-63 页
参考文献第63-69 页
硕士阶段发表的学术论文第69-71 页
致谢第71页

本篇论文共71页,点击这进入下载页面
 
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