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第一章绪论
1.1 人脸识别技术
1.1.1 人脸识别的发展现状
1.1.2 人脸识别系统的组成
1.2 人脸识别作为生物特征识别方法的优势与困难
1.3 本文的主要研究工作以及内容安排
第二章局部二元模式(LBP)的研究
2.1 局部二值模式算子LBP(Local Blnary Pattern)
2.2 LBP在人脸识别中的应用
2.2.1 基于原始LBP算子的人脸识别
2.2.2 基于改进的LBP算子的人脸识别
2.3 LBP算子的不足以及改进方向
2.3.1 LBP算子与Gabor小波算子的比较
2.3.2 LBP算子的不足以及改进方向
2.4本章小结
第三章非局部二值模式算子(NLBP)
3.1 非局部二值模式算子NLBP的定义
3.1.1 双极比较算子(Dipole Comparison operator)
3.1.2 非局部二值模式算子NLBP的提出
3.2 非局部二值模式算子NLBP的性质
3.2.1 NLBP算子与LBP算子的比较
3.2.2 NLBP算子对人脸关键特征的增强能力
3.3实验部分
3.3.1 支持向量机分类器
3.3.2 人脸数据集
3.3.3 实验设置
3.3.4 实验结果与分析
3.4本章小结
第四章基于NLBP算子的人脸特征定位
4.1 人脸特征定位的意义与方法
4.1.1 人脸特征定位的意义
4.1.2 脸部特征定位的方法
4.2 基于NLBP的人脸特征区域快速定位方法
4.2.1 NLBP脸性质分析
4.2.2 NLBP人脸特征区域快速定位方法
4.2.3 实验结果与分析
4.3 基于NLBP的人眼精确定位方法
4.3.1 腐蚀(erosion)膨胀(dilation)算子
4.3.2 人眼精确定位方法的提出
4.3.3 基于相似性度量的搜索方法
4.3.4 实验结果与分析
4.3.5 基于人眼坐标的人脸配准
4.4 完整的人脸检测与人脸特征定位过程
4.4.1 基于Adaboost的人脸检测算法
4.4.2 完整的检测与定位过程
4.4.3 视频图像中的人眼追踪
4.5本章小结
第五章总结与未来工作
5.1 已有工作小结
5.2 未来工作展望
参考文献
致谢
硕士研究生期间完成的学术论文