人脸识别中的特征提取与度量学习算法研究



人脸识别中的特征提取与度量学习算法研究

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人脸识别中的特征提取与度量学习算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-11页
第一章绪论	第11-39页
1.1 引言	第11页
1.2 人脸识别技术简介	第11-16页
1.2.1 人脸识别技术的特点	第12-14页
1.2.2 人脸识别技术的应用	第14页
1.2.3 人脸识别的研究内容	第14-16页
1.3 人脸识别研究综述	第16-22页
1.3.1 人脸识别的研究历史	第16-21页
1.3.2 国内外研究现状	第21-22页
1.4 论文的主要思想与工作	第22-29页
1.4.1 论文在图像识别上的思想	第22-24页
1.4.2 论文在特征提取上的工作	第24-27页
1.4.3 论文在度量学习上的工作	第27-29页
1.5 论文的组织结构	第29-30页
参考文献	第30-39页
第二章人脸识别算法的评测	第39-47页
2.1 引言	第39页
2.2 人脸数据库和测试协议	第39-45页
2.2.1 FERET数据库和测试协议	第40-42页
2.2.2 LFW数据库和测试协议	第42-45页
2.3 本文采用的评测方法	第45-46页
参考文献	第46-47页
第三章 Log-Gabor幅度模式直方图特征	第47-67页
3.1 引言	第47-48页
3.2 Gabor滤波器组	第48-50页
3.3 基于Gabor的人脸特征	第50-54页
3.4 Gabor幅度模式直方图	第54-57页
3.5 Log-Gabor幅度模式直方图	第57-60页
3.6 实验结果与分析	第60-64页
3.7 本章小结	第64-65页
参考文献	第65-67页
第四章主局部二值模式特征	第67-88页
4.1 引言	第67-69页
4.2 人脸识别中的LBP类特征	第69-77页
4.2.1 LBP类特征中的图像预处理方法	第70-71页
4.2.2 LBP类特征中的采样方法	第71-74页
4.2.3 LBP类特征中的描述方法	第74页
4.2.4 LBP类特征中的编码方法	第74-75页
4.2.5 LBP类特征中的编码后处理方法	第75-76页
4.2.6 现有LBP类特征的问题	第76-77页
4.3 主局部二值模式特征	第77-80页
4.4 软编码方法	第80-82页
4.5 实验结果与分析	第82-85页
4.6 本章小结	第85-86页
参考文献	第86-88页
第五章概率判别度量学习方法	第88-113页
5.1 引言	第88-92页
5.2 基于概率的度量学习	第92-93页
5.3 指数判别度量学习方法	第93-100页
5.4 线性判别度量学习方法	第100-103页
5.5 度量学习中的正则化	第103-106页
5.6 实验结果与分析	第106-109页
5.7 本章小结	第109-110页
参考文献	第110-113页
第六章结论与展望	第113-116页
6.1 本文研究工作的总结	第113-114页
6.2 本文研究工作的不足	第114-115页
6.3 研究工作的未来展望	第115-116页
致谢	第116-117页
攻读博士学位期间发表的学术论文	第117页

本篇论文共117页，点击这进入下载页面。

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