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非约束环境下人脸识别关键技术的研究与应用 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-8页 | | Abstract | 第8-14页 | | 插图目录 | 第14-17页 | | 表格目录 | 第17-18页 | | 第一章 绪论 | 第18-26页 | | ·引言 | 第18-19页 | | ·人脸识别研究的意义及应用 | 第19-20页 | | ·人脸识别研究的内容 | 第20-22页 | | ·人脸识别的一般过程 | 第20-21页 | | ·人脸检测和定位 | 第21-22页 | | ·特征提取和识别 | 第22页 | | ·论文的主要内容及章节安排 | 第22-26页 | | ·论文的主要研究内容及主要研究成果 | 第22-24页 | | ·论文的章节安排 | 第24-26页 | | 第二章 人脸检测和人脸识别的研究现状 | 第26-51页 | | ·人脸检测的研究现状 | 第26-31页 | | ·概述 | 第26页 | | ·基于知识的方法 | 第26-28页 | | ·基于统计的方法 | 第28-31页 | | ·基于肤色模型的方法 | 第31页 | | ·人脸识别的研究历史和现状 | 第31-46页 | | ·人脸识别技术的发展 | 第31-39页 | | ·国内外研究团队 | 第39-40页 | | ·国内外主要的公共人脸数据库 | 第40-45页 | | ·人脸识别相关的重要国际会议/期刊 | 第45-46页 | | ·人脸识别的性能评测 | 第46-48页 | | ·FERET测试 | 第46-47页 | | ·FRVT测试 | 第47-48页 | | ·自动人脸识别需要解决的关键问题 | 第48-50页 | | ·本章小结 | 第50-51页 | | 第三章 非约束环境下的彩色图像人脸检测 | 第51-87页 | | ·引言 | 第51页 | | ·光照鲁棒的肤色模型及其肤色区域检测 | 第51-57页 | | ·颜色空间的选择 | 第52-53页 | | ·复杂光照下的肤色样本选择 | 第53页 | | ·计算肤色模型 | 第53-54页 | | ·基于肤色模型的人脸肤色检测 | 第54-57页 | | ·基于SMQT+SNoW的人脸检测 | 第57-61页 | | ·SMQT算法描述 | 第58-59页 | | ·SNoW分类器训练 | 第59页 | | ·样本处理和实验结果分析 | 第59-61页 | | ·支持向量机理论 | 第61-72页 | | ·前言 | 第61页 | | ·SVM基础理论 | 第61-65页 | | ·SVM最优分类超平面的训练 | 第65-66页 | | ·SVM多类别分类问题 | 第66-70页 | | ·LIBSVM软件包介绍 | 第70-72页 | | ·基于肤色模型和SMQT+SNoW+SVM的人脸检测 | 第72-77页 | | ·系统框架 | 第72-73页 | | ·SVM分类器的训练 | 第73-75页 | | ·实验结果和分析 | 第75-77页 | | ·基于肤色模型和FloatBoost的多姿态人脸检测 | 第77-85页 | | ·引言 | 第77-79页 | | ·肤色区域分割 | 第79页 | | ·人脸候选区域的搜索和分割 | 第79-80页 | | ·FloatBoost算法 | 第80-82页 | | ·分类器的设计 | 第82-83页 | | ·实验结果和分析 | 第83-85页 | | ·本章小结 | 第85-87页 | | 第四章 人脸图像预处理 | 第87-115页 | | ·前言 | 第87页 | | ·几何校正 | 第87-89页 | | ·噪声处理 | 第89-90页 | | ·光照处理 | 第90-112页 | | ·直方图均衡化 | 第90-91页 | | ·双直方图均衡化 | 第91-94页 | | ·直方图规定化 | 第94-95页 | | ·商图像法 | 第95-98页 | | ·Retinex算法 | 第98-101页 | | ·自商图像法 | 第101-103页 | | ·光照锥法 | 第103-108页 | | ·球面谐波基函数模型 | 第108-112页 | | ·人脸图像的二值化 | 第112-113页 | | ·本章小结 | 第113-115页 | | 第五章 非约束环境下的人脸识别 | 第115-154页 | | ·引言 | 第115页 | | ·人脸识别的特征提取方法 | 第115-130页 | | ·PCA | 第115-119页 | | ·2DPCA | 第119-121页 | | ·LDA | 第121-123页 | | ·ICA | 第123-124页 | | ·Gabor | 第124-127页 | | ·LBP | 第127-130页 | | ·基于统一模式LBP(ULBP)和SVM的复杂光照人脸识别方法 | 第130-136页 | | ·前言 | 第130-131页 | | ·基于ULBP的人脸特征提取 | 第131-134页 | | ·实验结果及分析 | 第134-136页 | | ·基于水平镜像和决策融合的多姿态人脸识别 | 第136-152页 | | ·前言 | 第136-138页 | | ·姿态估计 | 第138-147页 | | ·多姿态人脸识别系统的设计和实现过程 | 第147-151页 | | ·实验结果和分析 | 第151-152页 | | ·本章小结 | 第152-154页 | | 第六章 网络人脸识别系统的设计与实现 | 第154-164页 | | ·前言 | 第154页 | | ·系统设计方案 | 第154-155页 | | ·人员信息库的创建 | 第155-157页 | | ·开发工具的选择 | 第155-156页 | | ·数据库设计 | 第156-157页 | | ·后台服务程序开发 | 第157-163页 | | ·客户端后台服务程序处理过程 | 第157-158页 | | ·服务器端后台服务程序处理过程 | 第158-159页 | | ·后台服务程序开发过程 | 第159-163页 | | ·本章小结 | 第163-164页 | | 第七章 总结与展望 | 第164-169页 | | ·本文总结 | 第164-166页 | | ·本文的主要研究成果 | 第164-166页 | | ·存在的不足 | 第166页 | | ·人脸识别技术的发展趋势 | 第166-169页 | | 作者在攻读博士学位期间的主要工作 | 第169-171页 | | 参考文献 | 第171-184页 | | 致谢 | 第184页 |
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论文编号BS1647145，这篇论文共184页
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