声明
第1 章绪 论
1.1 课题背景
1.2 课题研究意义
1.3 国内外研究现状
1.4 论文研究内容
1.5 论文结构安排
第2 章相关基础知识
2.1 引言
2.2 人脸识别
2.3 光照遮挡
2.3.1 光照遮挡与其他遮挡
2.3.2 人脸识别中的阴影
2.4 灰度直方图
2.5 本章小结
第3 章 利用主成分分析实现人脸识别
3.1 引言
3.2 方法概述
3.3 主成分分析
3.3.1 PCA降维
3.3.2 目标优化
3.4 预处理图像的压缩降噪
3.5 特征脸法的实现
3.6 算法描述
3.7 本章小结
第4 章基于求图像梯度的人脸图像预处理方法
4.1 引言
4.2 方法概述
4.3 直方图均衡
4.3.1 图像的灰度化
4.3.2 图像的增强
4.4 图像梯度处理
4.4.1 图像梯度提取
4.4.2 高斯滤波降噪
4.4.3 Sobel算子微分与滤波方法
4.5 梯度优化图像处理分析
4.6 算法描述
4.7 本章小结
第5 章实验及结果分析
5.1 实验环境及数据集
5.2 加权平均降噪图像压缩方法实验及分析
5.2.1 实验方案
5.2.2 实验验证及结果对比分析
5.3 利用图像梯度预处理人脸图像的实验及分析
5.3.1 实验方案
5.3.2 实验验证及结果对比分析
5.4 本章小结
结 论
参考文献
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果
致 谢
燕山大学;
