人脸图像特征提取和识别算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-21页 |
| ·课题来源 | 第12页 |
| ·研究背景和意义 | 第12-14页 |
| ·国内外研究现状及分析 | 第14-17页 |
| ·本文研究内容 | 第17-19页 |
| ·人脸识别研究的主要内容 | 第17-18页 |
| ·本文的研究方法和研究内容 | 第18-19页 |
| ·本文的内容结构 | 第19-21页 |
| 第2章 人脸特征提取算法 | 第21-31页 |
| ·矩阵的奇异值分解 | 第21-22页 |
| ·主分量分析 | 第22-24页 |
| ·Fisher 线性鉴别分析 | 第24-26页 |
| ·经典Fisher 鉴别分析 | 第24-25页 |
| ·Fisherfaces 方法 | 第25-26页 |
| ·拉普拉斯映射方法 | 第26-28页 |
| ·边界费舍儿分析 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于位置保持的判别间距最大准则 | 第31-54页 |
| ·间距最大准则 | 第31-33页 |
| ·DMMC 算法设计 | 第33-36页 |
| ·算法分析 | 第36-40页 |
| ·与LPP 的联系 | 第36-38页 |
| ·与MMC 的联系 | 第38-40页 |
| ·实验人脸数据库介绍 | 第40-42页 |
| ·特征提取过程 | 第42-43页 |
| ·实验结果与分析 | 第43-53页 |
| ·UMIST 人脸库实验 | 第43-46页 |
| ·AT&T 人脸库实验 | 第46-48页 |
| ·Yale 人脸库实验 | 第48-51页 |
| ·JAFFE 人脸库实验 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 基于LPP 的统计不相关位置保持投影 | 第54-67页 |
| ·LPP 算法 | 第54-56页 |
| ·ULPP 算法设计 | 第56-58页 |
| ·算法分析 | 第58-63页 |
| ·与LPP 算法联系 | 第58-60页 |
| ·与RMMC 算法联系 | 第60-62页 |
| ·与LDA 算法联系 | 第62-63页 |
| ·实验结果与分析 | 第63-66页 |
| ·JAFFE 人脸库实验 | 第63-64页 |
| ·UMIST 人脸库实验 | 第64-65页 |
| ·AT&T 人脸库实验 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第5章 基于LPP 的复合位置保持投影 | 第67-79页 |
| ·算法设计 | 第67-70页 |
| ·算法分析 | 第70-74页 |
| ·与LPP 的联系 | 第70-71页 |
| ·与MMC 的联系 | 第71-73页 |
| ·与LDA 的联系 | 第73-74页 |
| ·实验结果与分析 | 第74-78页 |
| ·JAFFE 人脸库实验 | 第74-75页 |
| ·AT&T 人脸库实验 | 第75-76页 |
| ·Yale 人脸库实验 | 第76-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 结论 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-86页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第86-87页 |
| 致谢 | 第87页 |
