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人脸识别中的若干算法研究
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人脸识别中的若干算法研究
论文目录
 
摘要第1-5 页
ABSTRACT第5-10 页
第1章 绪论第10-15 页
　　· 人脸识别研究背景及意义第10-11 页
　　　　· 人脸识别的特点第10-11 页
　　　　· 人脸识别的应用第11 页
　　· 人脸识别的主要商业系统第11-12 页
　　· 人脸数据库资源第12-13 页
　　· 论文的研究内容第13 页
　　· 论文的组织结构第13-15 页
第2章 人脸识别研究现状概述第15-22 页
　　· 人脸识别的研究内容第15-16 页
　　· 人脸识别技术的历史与发展第16-17 页
　　· 特征提取与人脸识别第17-19 页
　　· 面部特征定位方法介绍第19-21 页
　　　　· 研究背景及意义第19-20 页
　　　　· 国内外研究状况第20-21 页
　　· 本章小结第21-22 页
第3章 主动形状模型（ASM）第22-34 页
　　· 主动形状模型思想简介第22 页
　　· 点分布模型第22-26 页
　　　　· 特征点标定第22-23 页
　　　　· 形状对齐第23-24 页
　　　　· 形状模型的建立第24-26 页
　　· 灰度模型的建立第26-28 页
　　· 利用ASM进行目标图像搜索第28-32 页
　　· 实验结果第32 页
　　· 本章小结第32-34 页
第4章 主动外观模型（AAM）第34-43 页
　　· 主动外观模型思想简介第34 页
　　· 统计纹理模型的建立第34-37 页
　　　　· 纹理获取第34-36 页
　　　　· 纹理的归一化第36-37 页
　　· 将形状和纹理结合第37-39 页
　　· 主动外观模型搜索算法第39-40 页
　　　　· 优化线性关系矩阵的建立第39 页
　　　　· 学习调节模型参数第39-40 页
　　· 利用AAM进行目标图像搜索第40-41 页
　　· 实验结果第41 页
　　· 本章小结第41-43 页
第5章 基于改进的ASM和AAM的面部特征定位算法第43-48 页
　　· ASM和AAM的优缺点分析第43-44 页
　　· 算法的主要思想第44 页
　　· 算法流程第44-45 页
　　· 主要特点总结第45-46 页
　　· 实验及结果分析第46-47 页
　　· 本章小结第47-48 页
第6章 基于改进的PCA人脸识别第48-61 页
　　· 主成分分析法第48-52 页
　　　　· 主成分分析法简介第48-51 页
　　　　· 主成分分析法的应用第51-52 页
　　· 主成分分析的不足第52-53 页
　　· 结合边界信息的主成分分析法第53-54 页
　　· 实验结果及其分析第54-56 页
　　· 基于改进PCA的静态人脸图像识别系统第56-57 页
　　· 实时人脸识别系统第57-59 页
　　　　· 系统目标第57-58 页
　　　　· 系统功能第58-59 页
　　　　· 系统数据库的建立和管理第59 页
　　　　· 系统模块的建立第59 页
　　　　· 系统运行效果图第59 页
　　· 本章小结第59-61 页
第7章 总结与展望第61-63 页
参考文献第63-66 页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第66-67 页
致谢第67 页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。
 
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