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改进的Fisher鉴别分析两步算法研究及其在人脸识别中的应用

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-26页
   ·人脸识别的研究背景及意义第11页
   ·人脸识别的研究现状第11-16页
   ·面向人脸识别的子空间方法第16-25页
     ·主成分分析第17-21页
     ·Fisher鉴别分析第21-23页
     ·独立成分分析第23-24页
     ·典型相关分析第24页
     ·流形学习第24-25页
   ·论文的主要内容第25-26页
第2章 样本镜像对称特性在主成分分析中的应用研究第26-64页
   ·线性主成分分析算法第26-31页
     ·主成分分析第26-27页
     ·二维主成分分析第27-29页
     ·双向二维主成分分析第29-31页
   ·非线性主成分分析算法第31-41页
     ·核主成分分析第31-34页
     ·二维核主成分分析第34-41页
   ·样本镜像对称特性在主成分分析中的应用第41-50页
     ·输入空间中的镜像变换与奇偶分解原理第41-43页
     ·对称主成分分析第43-44页
     ·二维对称主成分分析第44-46页
     ·双向二维对称主成分分析第46页
     ·核对称主成分分析第46-50页
   ·针对核对称主成分分析算法不足的研究与改进第50-63页
     ·核函数选取范围的拓展研究第50-54页
     ·基于插值的核函数构造方法第54-58页
     ·插值核方法的提出及其在核函数拓展研究中的应用分析第58-59页
     ·广义核对称主成分分析第59-62页
     ·特征选择策略的推广思想第62-63页
   ·本章小结第63-64页
第3章 改进的Fisher鉴别分析两步算法研究第64-91页
   ·Fisher鉴别准则的研究与发展第64-71页
     ·Fisher极大鉴别准则第64-66页
     ·Fisher极小鉴别准则第66-67页
     ·Fisher对称零空间鉴别准则第67-71页
   ·Fisher鉴别准则的推广第71-73页
     ·二维推广第71-72页
     ·核推广第72-73页
   ·Fisher鉴别向量集的特性分析第73-79页
     ·具有正交性的最佳鉴别向量集第73-76页
     ·具有统计不相关性的最佳鉴别向量集第76-79页
   ·Fisher鉴别分析两步算法框架第79-83页
     ·PCA+LDA算法框架第79-81页
     ·KPCA+LDA算法框架第81-82页
     ·2DPCA+2DLDA 算法框架第82-83页
     ·K2DPCA+2DLDA 算法框架第83页
   ·改进的核 Fisher鉴别分析两步算法第83-89页
     ·WKPCA+LDA73第83-87页
     ·GKSPCA+SLDA第87-89页
   ·本章小结第89-91页
第4章 图像预处理增强算法研究第91-103页
   ·双线性广义模糊增强第91-97页
     ·线性广义模糊算子第92-94页
     ·线性广义隶属度变换第94页
     ·图像质量评价标准第94-97页
   ·自适应单层次的双线性广义模糊增强算法第97-98页
     ·模糊参数的自适应优化选择第97页
     ·算法执行步骤第97-98页
     ·图像增强效果第98页
   ·自适应多层次的双线性广义模糊增强算法第98-100页
     ·多层次阈值灰度的选择步骤第98-99页
     ·多层次线性广义模糊增强第99-100页
     ·图像增强效果第100页
   ·应用小波包变换的加权广义模糊增强算法第100-102页
     ·小波包变换第100-101页
     ·算法执行步骤第101-102页
     ·图像增强效果第102页
   ·本章小结第102-103页
第5章 人脸识别实验第103-115页
   ·人脸识别实验简介第103-104页
     ·人脸图像数据库及图像预处理第103-104页
     ·分类器类型第104页
     ·识别性能评价指标第104页
   ·实验结果及分析第104-114页
   ·本章小结第114-115页
结论第115-117页
参考文献第117-127页
攻读博士学位期间承担的科研任务与主要成果第127-129页
致谢第129-130页
作者简介第130页

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