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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,
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