流形学习与半监督学习在特征抽取中的应用研究
| 摘要 | 第1-11页 |
| Abstract | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-25页 |
| ·人脸识别背景知识概述 | 第14-16页 |
| ·人脸识别技术发展历程 | 第14-15页 |
| ·人脸识别技术的主要内容 | 第15-16页 |
| ·人脸识别技术的难点 | 第16页 |
| ·线性特征抽取方法 | 第16-17页 |
| ·主成分分析 | 第16-17页 |
| ·Fisher线性鉴别分析 | 第17页 |
| ·非线性特征抽取方法 | 第17-19页 |
| ·核方法 | 第18页 |
| ·流形学习 | 第18-19页 |
| ·半监督学习 | 第19-21页 |
| ·本文主要工作 | 第21-23页 |
| ·本文主要内容 | 第23-25页 |
| 第二章 核监督鉴别投影分析 | 第25-34页 |
| ·引言 | 第25-26页 |
| ·Fisher线性鉴别分析 | 第26页 |
| ·无监督鉴别投影 | 第26-27页 |
| ·核监督鉴别投影分析 | 第27-30页 |
| ·算法思想 | 第27-30页 |
| ·算法流程 | 第30页 |
| ·实验结果与分析 | 第30-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于局部均值的无监督鉴别分析 | 第34-46页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·基于局部和非局部均值的无监督鉴别分析 | 第34-39页 |
| ·算法思想 | 第34-36页 |
| ·算法流程 | 第36页 |
| ·实验结果与分析 | 第36-39页 |
| ·基于局部均值的广义散度差无监督鉴别分析 | 第39-44页 |
| ·算法思想 | 第39-41页 |
| ·算法流程 | 第41页 |
| ·实验结果与分析 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 基于马氏距离的半监督鉴别分析 | 第46-54页 |
| ·引言 | 第46-47页 |
| ·边界Fisher分析 | 第47-48页 |
| ·基于马氏距离的半监督鉴别分析 | 第48-50页 |
| ·算法思想 | 第48-50页 |
| ·算法流程 | 第50页 |
| ·实验结果与分析 | 第50-53页 |
| ·实验一 | 第50-51页 |
| ·实验二 | 第51-52页 |
| ·实验三 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 局部相关性的半监督鉴别分析 | 第54-63页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·相关嵌入分析 | 第54-55页 |
| ·局部相关性的半监督鉴别分析 | 第55-59页 |
| ·算法思想 | 第55-58页 |
| ·算法流程 | 第58-59页 |
| ·实验结果与分析 | 第59-62页 |
| ·实验一 | 第59-60页 |
| ·实验二 | 第60-61页 |
| ·实验三 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 人脸识别原型系统 | 第63-80页 |
| ·项目背景 | 第63页 |
| ·需求分析 | 第63-64页 |
| ·详细设计与系统功能 | 第64-78页 |
| ·视频处理 | 第65-67页 |
| ·图像处理 | 第67-74页 |
| ·人脸识别 | 第74-77页 |
| ·实验分析 | 第77-78页 |
| ·本章小结 | 第78-80页 |
| 第七章 总结与展望 | 第80-83页 |
| ·本文总结 | 第80-81页 |
| ·展望 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第89-90页 |
