徐正坤[1]2002年在《基于小波变换的脸部灰度图像编码研究》文中研究表明近几年来，小波分析在理论和应用方面有了很大的发展，在语音分析、信号处理、模式识别、量子物理及非线性科学等许多领域都有广泛的应用，特别是在图像压缩编码领域一直都是国内外研究专家注意的焦点，因此对小波理论在图像编码中的应用研究具有重要的意义。 本文的主要研究工作是基于小波理论在脸部灰度图像编码中的应用。首先介绍了小波分析理论和多分辨分析，然后由图像编码的两个环节即：滤波器(小波变换)和量化编码(算法)，从四个方面即：正交镜像滤波器的性质与构造、小波基(滤波器)的选择、脸部图像小波变换后的特点及小波系数分布特点和图像量化编码算法，对基于小波变换的脸部图像编码作了详细的分析研究，给了新的改进和提高，通过实验验证，证实了新方法确实行之有效。 具体工作如下： 首先，本文系统地综述了小波理论的发展状况和图像编码研究的历史与现状，国内外的研究成果及本文所研究的问题。 第一章介绍了小波变换理论与多分辨分析，重点讨论了小波变换的离散化问题和在多分辨分析的基础上的二进小波的分解与重构过程。 第二章讨论了正交小波基与FIR滤波器组的关系，分析了紧支集正交小波与紧支集双正交小波的性质特性，并从多分辨分析框架与滤波器性质特点两个角度讨论了紧支集正交小波基和双正交小波基的构造方法，分别利用B样条函数和矩阵方法给出了实现，并对其是否收敛于小基于小波变换的脸部灰度图像编码研究 摘 要波函数进行讨论分析，并从矩阵分析的角度推出了收敛条件，并通过验证证明。 第叁章对图像进行小波变换并结合脸部图像特征分别从线性相位的保持、计算的简单性、精确性和压缩绢码的效率叁个方面讨论小波基的选择问题，讨论了小波的正交性、对称性、正则性、消失矩及小波波形的主旁瓣比对图像处理的影响，并给出了实验验证，为小波基的选取提供依据。 第四章首先对脸部图像作小波分解并分层重构各层子图，结合实验数据的统计特性和脸部图像的特征讨论了脸部图像经小波变换后的各子带重构的子图特征及小彼系数分布特点，为其后继的图像编码提供条件。 第五章对图像量化编码方法进行研究，分别从提高压缩比，降低重构图像失真度两个角度进行研究，重点分析了当前流行的SPIHT算法，从实验数据统计的角度对其比特分配方案、数据组织及集合划分等几个方面作分析改进，结合内嵌绸码思想，给出了一种新的算法，经实验证明是简单，有效的，其结果优子 SPIHT算法。 小波理论和小波图像编码研究还有很多不成熟的地方，在国内国外对小波理论和应用的探讨还在做进一步的研究。
杨承根[2]2006年在《视频通信中的人脸模型基编码研究》文中指出随着多媒体、通信和计算机等技术的快速发展以及人们对视频通信服务需求不断的增长，低码率图像编码技术成为一个活跃的研究领域。模型基编码作为一种分析-综合的编码方法具有高压缩性和自然的重建图像效果，受到了极大的关注。并在标准MPEG-4中得到体现。针对如视频会议和个人移动通信等主要活动目标为人脸的视频应用，本文深入系统地研究了复杂场景中的人脸识别、脸部特征形状估计、脸部整体运动跟踪、通用人脸模型的自动调整、参数压缩以及图象综合等模型基编码的核心技术，得到如下研究成果：●给出了视频场景中主要活动目标为头肩的应用中的脸部区域快速有效的定位算法。●建立了梯度面积投影曲线模型，用于候选人脸的校验。●简化了现有的眼睛、嘴巴形变模板能量函数，提高了模版匹配速度，提取的能量最小化过程中的初始参数防止了模板收缩。●提出了改进的鼻子边缘轮廓形变模板，对不同人脸姿势的鼻子形状提取快速准确。●提出了形变模板和活动轮廓模型的相结合的下巴轮廓跟踪算法，跟踪结果稳定准确。●给出的角点检测方法提取的运动估计关键点，减少脸部整体运动参数估计的误差。●提出了一种实用的通用人脸模型自动匹配方案，加快了模型自动匹配速度。●提出了一种基于特征区域的纹理的编码算法，大大提高了压缩比。
胡庆格[3]2007年在《基于Gabor小波变换的人脸表情识别方法的研究》文中提出情感计算是国际上近几年刚刚兴起的、试图使计算机(机器)能够像人类那样具有理解和表达情感能力的一个多学科交叉的新研究领域,在智能人机交互中起着重要的作用。由于人的情感主要通过面部表情等来表达,近些年来面部表情分析引起了很多计算机视觉研究者的兴趣。同时,面部表情分析是一个人工智能、计算机视觉、图像处理、心理学、认知学等多学科交叉的研究领域,具有良好的应用前景。其研究对这些学科尤其是人工智能学科的研究有较大的推动作用。面部表情识别是情感计算研究的一个重点和难点,正是因为表情识别是一个多学科交叉的研究课题,因此,仍然有很多相关问题需要解决。面部表情识别分为人脸检测、特征提取和表情分类叁部分。目前在这叁方面科学家都进行了很多研究,但这叁个方面尤其是特征提取和表情分类方面的问题仍未得到很好的解决。本文重点对这两个方面进行了研究。目前在模式识别领域,Ga小波变换得到了广泛的应用。本文对二维小波变换在表情识别领域的应用进行了研究。同时利用图像处理的有关知识实现了人脸面部表情的分析和识别。在图像预处理方面运用了图像处理的一些方法使得所有图片归一化到相同的位置、角度和大小为后续的特征提取做准备;在特征提取部分,先对图像做逐像素的二维小波变换,然后再提取局部关键区域的小波变换系数;在表情识别部分,利用欧氏距离公式计算相似度,在匹配识别时采用了一种模拟弹性图匹配的方法,允许模板有一定的微小的整体挪动。最后利用K-近邻算法作为分类器实现面部六种基本表情的识别。最后,对本文工作进行了总结,提出了进一步的工作方向和思路。
刘小华[4]2005年在《人脸识别技术及其应用研究》文中研究指明人脸识别技术以其直接、友好、方便等特点,成为模式识别和机器视觉领域的热点研究问题。但由于姿态、光线、表情、遮挡、时间跨度等诸多因素的影响,人脸自动识别技术的研究还存在很多开放性问题,具有很大的挑战性。本论文对人脸检测和识别的基本理论和关键技术进行了深入研究。重点对彩色和灰度图像,在复杂背景条件下的人脸检测、特征提取、人脸识别等问题进行分析,并对人脸识别技术的应用进行讨论。论文的主要研究内容包括:(1)对近年来出现的人脸检测和识别的主要方法进行了介绍。(2)采用基于K-L模型和Agent模型进行彩色图像人脸检测。(3)根据小波变换技术对人脸图像进行特征提取。(4)使用自适应谐振网络对人脸图像进行识别。(5)把人脸识别技术应用在大规模数据库检索中,通过聚类算法提高了数据库的检索速度。(6)把人脸检测技术应用在基于内容的不良图像检索中,取得了较好的检索结果。(7)对项目组开发的基于人脸识别技术的产品进行简单的介绍。
郝明刚[5]2012年在《基于单目摄像头的人机交互系统研究与实现》文中指出计算机视觉是近年来模式识别领域一项具有挑战性的研究课题，具体的说就是将图像传感器感测到的图像进行处理对实际物体和场景做出有意义的判断。随着计算机视觉技术在电子产品中的普及和不断发展，越来越多的学者和专家致力于计算机视觉领域的人眼检测技术的研究。将人眼检测技术和其它相关的技术结合起来，将会更好的服务于人们的生活，人眼检测技术与机器视觉技术结合起来的驾驶员疲劳检测系统；基于视线跟踪技术的人机交互系统；与虚拟现实技术结合的虚拟游戏接口等应用。本文的研究内容主要分为人脸检测、瞳孔中心检测、眼角点检测、人机交互系统设计四个主要部分，对以往的人眼检测算法进行分析的基础之上，通过实验验证提出了适合本系统在单目摄像头下的人眼检测算法，并以VC++6.0为开发平台建立了一个以视线作为系统输入信号的人机交互系统。对于人脸检测方面，本文采用的是基于肤色空间和遗传算法的人眼检测方法。在YIQ和YUV色度空间下对人脸的肤色像素进行大量的统计分析发现，人脸的肤色在该空间下表现出较好的聚类特性，将该特点作为人脸区域分割的一个判据，同时将该色度空间下的唇色的色度特性作为人脸区域分割的另外一个判据，根据这两个判据，结合区域增长算法用于人脸检测，解决了光照和头部偏转情况下的人脸检测问题。在人脸检测的基础之上，将检测到的人脸候选区域根据先验知识缩小划分人脸子区域，在人脸的左上半子区域中利用遗传优化算法进行人眼区域检测；对于人眼瞳孔中心的定位则是利用圆的几何性质进行定位；对于眼角点的检测本文应用Harris角点检测算法中的角点响应度函数，结合方差投影函数定位眼角点；在人机交互阶段，将瞳孔中心点作为动点、眼角点作为定点，将动点和定点之间的距离通过映射转换进行人机交互界面上的子区域的选择，实现人机交互系统的接口设计。通过实验结果证明了本文的瞳孔检测算法在复杂背景和头部偏转情况下具有较好的性能，解决了针对不同人眼检测的传统算法的适用性差的问题。本文开发的基于单目摄像头的人机交互系统，实现了对人眼的实时检测，通过将人眼对电脑屏幕的注视时间的长短作为人机交互的指令实现人机交互。本文的人机交互系统对硬件没有过高的要求，该系统在头部偏转和复杂背景下具有较好的鲁棒性和实时性，与目前主流的人机交互系统相比，具有成本低、使用方便、便于普及的特点。
段锦[6]2004年在《人脸自动识别中若干问题的研究》文中研究表明人脸包含的视觉信息是区别人与人之间差别的最重要生物特征之一，以其直接性、唯一性、方便性等特点，越来越受到人们的关注。人脸识别技术是模式识别和机器视觉领域最富挑战性的研究课题之一，也是近年来研究的热点问题。但由于人脸的可变塑性和在成像过程中多种因素的影响，目前已经取得的研究成果距离这一问题的彻底解决和实际应用还有相当大的距离。本文对近年来所出现的人脸检测和识别的主要方法进行了综述，将人脸识别的方法归结为基于可视特征、基于模板、基于代数特征和基于机器学习等四类方法，并对人脸识别的评价标准进行了探讨。在研究了人脸检测和识别的基本理论和关键技术基础上，论文重点讨论了在复杂背景和可变光照的条件下，彩色人脸图像和灰度人脸图像的人脸检测、器官定位、特征提取、以及光线补偿和改善等问题。本文的主要研究内容包括：（1）在彩色图像人脸检测中，采用将肤色区域分割与模板匹配相结合的方法，并提出了颜色模型的自适应算法和给出了彩色置信度的概念。本文针对彩色人脸图像，提出了一种基于肤色模型和模板匹配的人脸检测方法。首先，构造rgb颜色空间下的人脸肤色统计模型；将图像的像素分为肤色像素点和非肤色像素点；将彩色图像分为网格单元，计算网格单元内肤色点比率，大于某一阈值的单元被认定为肤色单元；将相邻的肤色单元连通，判断连通区域的形状，将符合比例的类矩形区确<WP=128>定为候选人脸区域；最后，对候选人脸区域的灰度图像用人脸模板进行模板匹配，以确定真实人脸。该方法实现了较高的检测准确率，特别是在检测速度上比传统灰度图像的模板匹配方法有较大提高，适合于构建实时人脸检测系统。人的肤色会由于光源颜色，背景颜色，光照强度、成像介质等诸多因素影响而发生变化。皮肤颜色模型的建立不是一成不变的，而是需要随着环境的变化而做出调整。论文提出了颜色自适应调整算法，使颜色模型有更广的适用范围，并提出彩色置信度的概念用来评估颜色模型的可靠程度。（2）在灰度图像人脸检测中，本文采用基于AdaBoost算法的分类器级联方法。人脸检测是一个两类的分类问题，然而构造具有较高的分类性能的单一分类器是十分困难的。这样的分类器即使存在，其结构也是相当复杂，实现起来相当困难。本文用于人脸检测的分类器，是由一系列简单的弱分类器构成的级联结构。本文所设计的弱分类器都有较高的检测率，但却只有中等的虚假正确率，因而具有结构简单，计算复杂性小的特点。级联系统的训练和分类采用Boosting学习方法，其基本思想是由一系列比随机假设性能稍好一些的弱分类器，合并成一个性能优越的强分类器。本文设计了简单的叁类矩形特征来表征人脸的特征，采用结构简单的感知器作为弱学习器算法，其目的是尽量减少计算的复杂性。面对矩形特征数量极其巨大的困难，本文提出用Adaboost算法去训练简单的分类器。AdaBoost的训练的过程就是一个从众多数量巨大的特征中选取较少的有效特征的过程。这是一种相当贪婪的学习算法，它将绝大多数的特征都排除掉；并且在分类过程中，在级联系统的最初几级就除掉了绝大多数的负样本，从而使检测的速度有大幅度的提高。（3）本文提出了基于小波的光照补偿方法，克服和改善了在人脸识别中由于光照的变化带来的不利影响。环境光线的变化是影响人像检测和识别精度的主要因素之一。实验室环境下的实现识别方法，可能在变化的环境光线下，变得质量下降或是不可应用。在分析了人脸光照模型后，从发现光照恒常性规律的角度入手，对常用的补偿光照或改善光照的传统方法进行了讨论。本文提出了一种自然光照下的人脸图像去光处理算法，将输入的人脸图像归一到标准光照下。这种可变光照改善方法是基于小波分析的，它将光照变换<WP=129>为在各个方向上强度比较均衡的光照环境。实验结果证明了这种方法的有效性，并可以推广到实际的应用系统中，提高系统鲁棒性和适应性。（4）从系统工程的角度，对人脸识别应用产品的开发步骤和相关技术作了细致的讨论。人像识别技术是一个极具现实意义和使用价值的研究领域。但人像识别技术的实际应用却是一项极其复杂的系统工程。在应用实践中，不但要考虑技术原理和实现方法每一个细节问题，更要考虑系统与实际条件和应用环境的相互配合。本文介绍了基于人像识别技术的访问控制系统的实现过程，讨论了系统结构和实现技术，软件开发流程，分析了影响识别效果的诸多因素。系统主要的技术包括：用主分量分析方法实现特征抽取，用最近邻域作为识别判据，以类内相似度为最终认定条件。实验证明，系统达到较好的应用效果。本文是以国家级火炬计划项目“基于多种识别技术的身份认证与鉴别系列产品”和信息产业部电子发展基金项目“人像自动识别软件及其应用产品”，以及吉林省科技发展计划重点项目“基于人像识别系统技术的应用产品研制开发”为基础完成的。本文所提出的观点、原理及技术已经这些项目和课题中得到应用和实践，并取得了预期目标。
鲁卫华[7]2003年在《静止图像压缩在二维条形码PDF417存储技术中的应用》文中研究说明随着社会信息化程度的不断深入，二维条形码PDF417作为一种崭新的信息存储、传递和自动识别技术，广泛应用于证件管理领域。由于二维条形码PDF417可以把照片或指纹等个人特征信息存入条码，有效地解决了证件的防伪问题。 在二维条形码PDF417内存储信息，首先要将存储信息的容量限定在PDF417所规定的范围之内，因此对所存储信息的容量有很严格的要求。目前许多条码产品大都不能存储静止图像信息，一方面是由于条码的存储容量过小，另一方面是由于静止图像的数据量庞大。因此，必须同时具备容量较大的条码和高性能的静止图像压缩算法，才能完成在条码内存储静止图像的任务。由于PDF417条码的存储容量相对于一般的条码而言要大很多，因此寻找高性能的静止图像压缩算法是解决此问题的关键。 在本人的课题研究中，要实现在二维条码PDF417内存储静止图像的任务。本文的工作就是选择高性能的静止图像压缩算法对图像进行有损压缩，并对算法进行优化和改进，以便将图像以较好的质量存储在二维条码PDF417内。由于人的头肩像易于人眼识别，所以我们选用它作为人的特征信息存入条码。 JPEG和JPEG2000被公认为当今世界最流行和最好的静止图像压缩标准。因此，本文采用了这两个标准所提供的算法分别对图像进行压缩。由于JPEG标准所提供的算法还有进一步改进的可能，所以在文中将介绍如何对JPEG标准进行算法改进，主要包括：自适应哈夫曼编码、块效应的消除；针对JPEG2000标准，将主要介绍JPEG2000标准核心算法的实现以及如何用最大位平移方法实现感兴趣区编解码。 经过大量的实验证明，采用本文所提出的算法对图像进行压缩，在保证压缩图像容量符合二维条形码PDF417要求的前提下，重构图像的视觉质量也达到了较高的水平，能够满足人眼检测和识别的要求。
陈宇拓[8]2008年在《基于相关模型的彩色图像编码与图像的3D建模研究》文中指出随着信息社会的高速发展,数字彩色图像作为最重要的的信息资源之一,在各个领域被越来越广泛地使用。数字彩色图像已经成为信息社会不可或缺的信息资源。五彩缤纷的真实感彩色图像能给人们带来更贴切、更真实、更愉悦的信息。当今社会对数字彩色图像的需求以迅猛的速度和惊人的数量在增长,怎样快速、实时、高效而又清晰地传送和存储数字彩色图像,是促进计算机网络通信技术和多媒体技术发展的关键。基于平面数字图像(包括彩色图像)的矢量化与3D建模型研究,对促进现代化制造技术,如数字化艺术雕刻、3D喷绘和3D激光加工等技术等的发展与推广应用有着极其重要的意义,是实现智能化和敏捷化制造的关键技术之一。本文对彩色图像编码方法、彩色图像编码质量的评价和图像(包括彩色图像)的矢量化与3D建模等问题进行了研究。本文研究工作的主要内容有以下几个方面:(1)对图像(彩色图像)的压缩编码技术和建模技术的研究历程、现状和发展趋势,以及存在的问题进行了综述。并提出了本文的研究思路。(2)通过对常用色彩模型和新建色彩模型彩色图像的大量实验和深入分析,证实RGB色彩模型叁个色彩分量之间存在着密切的相关性,如纹理相关、梯度相关、边缘相关、象素值及象素分布结构特征相关等,并建立了色彩分量的相关函数模型。提出基于色彩分量相关模型,利用相关向量或相关系数结合JPEG2000的彩色图像混合编码方法;该方法将彩色图像3个色彩分量之一用JPEG2000进行编码,而对另两个色彩分量的编码则是对少量相关向量或相关系数的编码。提出建立色彩相关模板的彩色人头图像压缩编码方法,该方法通过对彩色人头图像的特征分析,采用一种针对性强的而又简洁的算法,较精确地提取彩色人头图像的面部特征区域;将面部特征区域和背景区域细分为4次级个特征区域,建立它们各自色彩分量之间的相关模板或公共模板,实现对彩色人头图像的分级编码。(3)提出一种基于二次Bezier曲面的彩色图像编码方法。该方法融合计算机图形与数字图像处理技术,通过对图像的像素值及分布结构特征进行分析,按照一定的规则选择、计算和组合图像区域块的象素值与位置参数,作为用二次Bezier曲面构建图像曲面模型的特征参数来实现对图像的编码,并将该方法应用于彩色图像的编码。同时对基于二次Bezier曲面的图像建模方法,及在数字化雕刻技术中的应用进行了研讨。对本文的编码方法与一些现有编码方法的实验结果进行了综合分析和对比。并提出一种融合人眼视觉特性的彩色图像编码质量评价方法,建立了相关评价模型。(4)提出一种针对手绘复杂雕刻图像的矢量化方法。采用一种自适应算法提取图像区域边缘轮廓,利用分段叁次Bezier曲线实现分段曲线拟合,并实现光滑连接。提出一种基于平面复杂雕刻图像或图形的复杂雕刻型面一体化3D建模方法。采用扫描分析算法、正态分布函数和距离函数创建雕刻模型轨迹。并提出建模过程中,分层建模、模型合成和模型插值等的实现方法。本文提出的彩色图像编码方法,具有编(解)码速度快的特点,实验结果表明,该方法不仅提高了编码效率,还能获得高的压缩比和满意的重构图像信噪比与视觉效果,尤其适合于中低信噪比的彩色图像编码场合。建立色彩相关模板的彩色人头图像编码方法,能够突出彩色人头图像面部特征的编码质量,大大提高彩色人头图像编码效率和压缩比。本文提出图像的矢量化方法,能实现对传统手绘复杂雕刻图像有效矢量化处理,并具有算法复杂度较低、矢量化效果较好等优势,这为实现数字化平面艺术雕刻以及后续3D建模提供了技术条件。本文提出的复杂雕刻型面的一体化3D建模方法,使复杂的雕刻型面的建模更具智能化和敏捷化,能够一次性完成一个复杂雕刻型面的建模,为实现基于平面复杂雕刻花纹图像或图形的一体化3D建模,提供了一种有效途径,具有较广泛的实用性。研究成果被应用于生产实践中,取得较好得社会和经济效益。本文通过大量的实验数据、效果图片、客观分析和实践应用,验证了本文研究方法和结果的优势与存在的不足。
叶胜斌[9]2015年在《基于DSP的人脸识别系统的研究与设计》文中进行了进一步梳理伴随社会的不断进步发展,在身份识别领域中,人们对准确判断出一个人身份的要求越来越高。传统的验证方法如钥匙、磁卡等已经不能满足这类高要求,而人脸识别方式由于具有自身的优点,获得了迅速的发展。传统的人脸识别系统主要依赖于计算机硬件与操作系统,它的成本高,实时性差且不易小型化。而基于DSP(数字信号处理器)的人脸识别系统结合了嵌入式系统的设计思想,具有成本低、体积小和可靠性高等优点。为此,本文对基于DSP的人脸识别系统进行了研究,具体研究内容如下:首先,介绍了人脸识别国内外研究现状以及人脸识别过程中所包含的人脸检测基本环节。其次,介绍了图像预处理的基本方法,采用基于肤色信息的人脸检测算法,以YCb Cr色彩空间对肤色进行分割,在Matlab上对人脸检测算法完成了仿真测试。再次,讨论了几种常用的人脸识别算法及各自算法的优缺点,本文对PCA(主成分分析)人脸识别算法进行了改进,通过加入小波变换,以此来降低图像的维数,提升了识别速度。在Matlab上对算法做了仿真测试,给出了ORL人脸图像库和自制人脸图像库的识别效果。最后,构建了基于DSP的人脸识别系统。介绍了DSP硬件特点和CCS软件开发环境,给出了硬件工作流程和对应软件设计流程。通过DSP控制摄像头采集图像,实现了算法从Matlab到DSP上的移植,给出了识别效果图,验证了系统的可行性。
孙韶杰[10]2006年在《基于EBCOT的图像压缩系统及感兴趣区域编码技术的研究与实现》文中研究说明感兴趣区域ROI(Region-of-Interest)编码技术,即对图像中的感兴趣区域采用低压缩比的有损压缩(甚至无损压缩),而对非感兴趣(背景)区域采用高压缩比的有损压缩。这样既能够获得较高的全图压缩比,又可以保证图像中的重要信息尽量少的丢失,从而满足在低比特率条件下对重要的图像内容实现高质量压缩的要求。本文研究针对的问题就是带宽受限情况下实时传输系统的图像编码器的设计与实现。本文对基于优化截断的嵌入式块编码EBCOT(Embedded Block Coding withOptimized Truncation)的关键技术和实现难点进行了研究和分析,主要包括离散小波变换、独立块编码(位平面建模和MQ算术编码)、率失真优化和码流组织等技术,并在此基础上,实现了一套针对灰度图像的压缩编码系统。该系统具有高效的压缩性能、质量层和分辨率可伸缩性以及支持ROI编码等特性,同时在系统实现过程中采取了多种代码优化措施,提高了图像编码的效率。本文在分析了最大位移法Maxshift和一般位移法两种ROI编码算法的基础上,提出了一种通过提升率失真斜率来实现任意形状的ROI编码的改进算法,避免了因提升系数引入过多的位平面导致编码效率降低的问题,提高了编码效率。另外,该算法通过调节提升因子还可实现ROI与背景区域的重建图像对比度的任意可调节,而且无需向解码端发送ROI的形状信息。同时通过降低部分ROI编码块中背景系数的优先级,可以使感兴趣区域得到更快的恢复重建,进一步提高了编码效率。该算法已集成在本文实现的图像压缩系统中,并通过探讨性的实验进行了验证,获得了较为满意的结果。
参考文献：
[1]. 基于小波变换的脸部灰度图像编码研究[D]. 徐正坤. 新疆大学. 2002
[2]. 视频通信中的人脸模型基编码研究[D]. 杨承根. 浙江大学. 2006
[3]. 基于Gabor小波变换的人脸表情识别方法的研究[D]. 胡庆格. 河北工业大学. 2007
[4]. 人脸识别技术及其应用研究[D]. 刘小华. 吉林大学. 2005
[5]. 基于单目摄像头的人机交互系统研究与实现[D]. 郝明刚. 西华大学. 2012
[6]. 人脸自动识别中若干问题的研究[D]. 段锦. 吉林大学. 2004
[7]. 静止图像压缩在二维条形码PDF417存储技术中的应用[D]. 鲁卫华. 北京工业大学. 2003
[8]. 基于相关模型的彩色图像编码与图像的3D建模研究[D]. 陈宇拓. 中南大学. 2008
[9]. 基于DSP的人脸识别系统的研究与设计[D]. 叶胜斌. 燕山大学. 2015
[10]. 基于EBCOT的图像压缩系统及感兴趣区域编码技术的研究与实现[D]. 孙韶杰. 国防科学技术大学. 2006
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