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基于MLBP-HOG结合灰度共生矩阵特征的人脸识别方法
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基于MLBP-HOG结合灰度共生矩阵特征的人脸识别方法
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-6页
第1章 引言第10-15页
　　　　1.1 研究意义与背景第10-11页
　　　　1.2 国内外研究现状第11-13页
　　　　1.3 研究内容与结构安排第13-15页
第2章 人脸识别相关理论第15-19页
　　　　2.1 人脸识别概述第15页
　　　　2.2 图像特征提取第15-16页
　　　　2.3 分类器第16页
　　　　2.4 人脸数据库第16-17页
　　　　　　　　2.4.1 ORL人脸数据库第16-17页
　　　　　　　　2.4.2 CMU_PIE人脸数据库第17页
　　　　　　　　2.4.3 YALE人脸数据库第17页
　　　　2.5 特征提取算法的评估方法第17-18页
　　　　2.6 本章小结第18-19页
第3章 基于MLBP的人脸识别算法第19-29页
　　　　3.1 经典LBP第19-23页
　　　　　　　　3.1.1 经典LBP算子第19-21页
　　　　　　　　3.1.2 LBP等价模式第21-22页
　　　　　　　　3.1.3 LBP的特点第22-23页
　　　　3.2 改进LBP特征(MLBP)第23-26页
　　　　　　　　3.2.1 MLBP算法第23-24页
　　　　　　　　3.2.2 主成分分析法第24-25页
　　　　　　　　3.2.3 基于MLBP的人脸识别算法设计第25-26页
　　　　3.3 实验结果与分析第26-28页
　　　　　　　　3.3.1 实验环境第26页
　　　　　　　　3.3.2 实验数据第26-27页
　　　　　　　　3.3.3 实验结果分析第27-28页
　　　　3.4 本章小结第28-29页
第4章 基于MLBP-HOG-G的人脸识别算法第29-43页
　　　　4.1 方向梯度直方图(HOG)第29-31页
　　　　4.2 MLBP-HOG特征第31-33页
　　　　　　　　4.2.1 MLBP-HOG特征算法第31-32页
　　　　　　　　4.2.2 基于MLBP-HOG的人脸识别算法第32-33页
　　　　4.3 灰度共生矩阵(GLDM)第33-36页
　　　　　　　　4.3.1 灰度共生矩阵原理第33-35页
　　　　　　　　4.3.2 灰度共生矩阵特征量第35-36页
　　　　4.4 多特征融合(MLBP-HOG-G)第36-39页
　　　　　　　　4.4.1 MLBP-HOG-G算法第36-38页
　　　　　　　　4.4.2 基于MLBP-HOG-G的人脸识别算法第38-39页
　　　　4.5 实验结果与分析第39-42页
　　　　　　　　4.5.1 实验环境第39页
　　　　　　　　4.5.2 实验数据第39页
　　　　　　　　4.5.3 实验结果分析第39-42页
　　　　4.6 本章小结第42-43页
第5章 基于多特征与级联分类器的人脸识别系统第43-52页
　　　　5.1 级联分类器第43-48页
　　　　　　　　5.1.1 K近邻第43-44页
　　　　　　　　5.1.2 支持向量机第44-46页
　　　　　　　　5.1.3 级联SVM-KNN第46-48页
　　　　5.2 实验结果与分析第48-49页
　　　　　　　　5.2.1 实验环境第48页
　　　　　　　　5.2.2 实验数据第48页
　　　　　　　　5.2.3 实验结果分析第48-49页
　　　　5.3 系统设计与测试第49-51页
　　　　5.4 本章小结第51-52页
第6章 总结与展望第52-54页
　　　　6.1 总结第52页
　　　　6.2 展望第52-54页
参考文献第54-57页
致谢第57-58页
附录第58页

本篇论文共58页，点击这进入下载页面。
 
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