应用于人脸识别的超分辨率算法研究
| 中文摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-21页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-12页 |
| ·研究现状与发展 | 第12-18页 |
| ·论文的主要工作 | 第18-19页 |
| ·本文的组织结构 | 第19-21页 |
| 第二章 相关技术 | 第21-32页 |
| ·超分辨率与人脸识别技术 | 第21-23页 |
| ·超分辨率技术 | 第21-22页 |
| ·应用于人脸识别的超分辨率技术 | 第22-23页 |
| ·主成分分析 | 第23-26页 |
| ·基本原理 | 第23-25页 |
| ·PCA 在人脸超分辨率中的应用 | 第25-26页 |
| ·局部保持投影 | 第26-28页 |
| ·基本原理 | 第26-28页 |
| ·LPP 在人脸超分辨率中的应用 | 第28页 |
| ·典型相关分析 | 第28-31页 |
| ·基本原理 | 第28-29页 |
| ·算法求解 | 第29-30页 |
| ·典型相关分析的改进 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于 SCCA 的超分辨率方法 | 第32-43页 |
| ·监督的典型相关分析 | 第32-34页 |
| ·相关子空间中的关系映射 | 第34-35页 |
| ·算法流程 | 第35-36页 |
| ·实验结果与分析 | 第36-42页 |
| ·Yale 人脸库 | 第39-40页 |
| ·ORL 人脸库 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于 CELPP 的超分辨率方法 | 第43-53页 |
| ·相关性增强的局部保持投影 | 第43-45页 |
| ·径向基函数与关系学习 | 第45-47页 |
| ·径向基函数 | 第45-46页 |
| ·关系学习 | 第46-47页 |
| ·算法流程 | 第47-49页 |
| ·CELPP 与关系学习的算法步骤 | 第47-49页 |
| ·CELPP 与 RBF 的算法步骤 | 第49页 |
| ·实验结果与分析 | 第49-52页 |
| ·ORL 人脸库 | 第50-51页 |
| ·Yale 人脸库 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·总结 | 第53-54页 |
| ·展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
