基于Gabor和Adaboost的人脸识别算法研究



基于Gabor和Adaboost的人脸识别算法研究

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基于Gabor和Adaboost的人脸识别算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-17页
· 研究背景及意义	第10页
· 人脸识别研究综述	第10-16页
· 人脸识别技术发展历史	第11-12页
· 人脸识别的主流方法	第12-14页
· 人脸识别的难点与挑战	第14-16页
· 本文的研究内容与工作安排	第16-17页
第2章 Gabor小波变换及其在人脸识别中的应用	第17-30页
· Gabor小波变换	第17-22页
· 一维Gabor小波	第17-18页
· 二维Gabor小波	第18-20页
· 二维Gabor滤波器参数的选择	第20-22页
· 基于Gabor特征的人脸识别算法	第22-28页
· 基于图像整体Gabor特征的人脸识别方法	第22-25页
· 基于图像局部特征点的人脸识别方法	第25-28页
· 本章小结	第28-30页
第3章 AdaBoost学习算法	第30-38页
· Boosting算法原理	第30-31页
· Adaboost学习算法	第31-34页
· Adaboost算法原理	第31-33页
· Adaboost算法训练误差分析	第33-34页
· 级联分类器	第34-36页
· 本章小结	第36-38页
第4章 Gabor和Adaboost结合的人脸识别算法	第38-54页
· 人脸特征构造	第38-43页
· 人脸图片归一化以及识别问题转化	第38-39页
· Gabor特征的构造	第39-43页
· Adaboost算法的训练过程	第43-48页
· 弱分类器的构造	第43页
· 弱分类器的学习及选取	第43-44页
· 强分类器的训练	第44-46页
· 级联分类器的训练	第46-48页
· 实验结果分析	第48-52页
· 人脸数据库和实验环境	第48-49页
· 实验结果与分析	第49-52页
· 本章小结	第52-54页
第5章总结与展望	第54-56页
参考文献	第56-60页
致谢	第60页

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