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基于特征学习的人脸识别方法研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第5-6页 | | ABSTRACT | 第6页 | | 第一章 绪论 | 第9-20页 | | 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 | | 1.2 国内外研究现状 | 第10-15页 | | 1.3 人脸识别相关技术简介 | 第15-17页 | | 1.3.1 人脸图像的检测与跟踪 | 第15-16页 | | 1.3.2 预处理 | 第16页 | | 1.3.3 特征提取 | 第16页 | | 1.3.4 分类器的选择与设计 | 第16-17页 | | 1.4 人脸识别算法的评价方法 | 第17页 | | 1.5 人脸识别公共数据库 | 第17-19页 | | 1.6 本文的研究内容与章节安排 | 第19-20页 | | 第二章 光照预处理 | 第20-33页 | | 2.1 引言 | 第20-21页 | | 2.2 光照预处理方法简介 | 第21-28页 | | 2.2.1 Gamma灰度校正 | 第21-23页 | | 2.2.2 Log对数变换 | 第23-24页 | | 2.2.3 直方图均衡化 | 第24-26页 | | 2.2.4 多尺度Retinex | 第26-28页 | | 2.3 实验结果与分析 | 第28-31页 | | 2.3.1 识别算法分析 | 第28-29页 | | 2.3.2 在Yale B & Extended Yale B人脸数据库的实验 | 第29-30页 | | 2.3.3 在PIE人脸数据库的实验 | 第30-31页 | | 2.4 本章小结 | 第31-33页 | | 第三章 基于Gabor张量的MPCA人脸识别算法 | 第33-45页 | | 3.1 引言 | 第33-34页 | | 3.2 Gabor小波 | 第34-36页 | | 3.3 Tensor张量 | 第36-37页 | | 3.4 基于Gabor张量的MPCA | 第37-41页 | | 3.5 实验结果与分析 | 第41-44页 | | 3.5.1 在ORL人脸库上的实验 | 第41-42页 | | 3.5.2 在AR人脸库上的实验 | 第42-43页 | | 3.5.3 在PIE人脸库上的实验 | 第43-44页 | | 3.6 本章小结 | 第44-45页 | | 第四章 结构化低秩表示投影的人脸识别算法 | 第45-58页 | | 4.1 引言 | 第45-46页 | | 4.2 低秩表示 | 第46-48页 | | 4.2.1 LRR的基本思想 | 第46-47页 | | 4.2.2 LRR的系数矩阵 | 第47-48页 | | 4.3 基于结构化低秩表示的图嵌入模型投影方法 | 第48-52页 | | 4.3.1 结构化的低秩表示 | 第48-51页 | | 4.3.2 结构化低秩表示的图嵌入投影方法 | 第51-52页 | | 4.4 基于Gabor张量MPCA特征的结构化低秩投影方法 | 第52-53页 | | 4.5 实验结果与分析 | 第53-57页 | | 4.5.1 在AR人脸库上的实验 | 第53-55页 | | 4.5.2 在Yale人脸库上的实验 | 第55页 | | 4.5.3 在FERET人脸库上的实验 | 第55-57页 | | 4.6 本章小结 | 第57-58页 | | 第五章 总结与展望 | 第58-60页 | | 5.1 总结 | 第58-59页 | | 5.2 展望 | 第59-60页 | | 致谢 | 第60-61页 | | 参考文献 | 第61-66页 | | 作者简介 | 第66页 |
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论文编号BS2618670，这篇论文共66页
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