基于鲁棒流形学习的人脸识别
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-17页 |
| ·选题来源与研究背景 | 第7-9页 |
| ·选题来源 | 第7页 |
| ·研究背景 | 第7-9页 |
| ·研究现状 | 第9-15页 |
| ·线性子空间分析方法 | 第10-13页 |
| ·非线性子空间分析方法 | 第13-15页 |
| ·本论文研究内容及安排 | 第15-17页 |
| 第二章 融合局部相似信息和差异信息的保持投影 | 第17-39页 |
| ·主成分分析 | 第17-20页 |
| ·原理 | 第17-20页 |
| ·基于PCA的特征提取 | 第20页 |
| ·局部保持投影 | 第20-22页 |
| ·融合局部相似信息和差异信息的保持投影 | 第22-30页 |
| ·算法思想 | 第22-23页 |
| ·相似信息描述 | 第23-24页 |
| ·差异信息描述 | 第24-26页 |
| ·特征提取准则及分类 | 第26-28页 |
| ·LSDP算法总结 | 第28页 |
| ·理论分析 | 第28-30页 |
| ·实验分析 | 第30-36页 |
| ·常用人脸库的介绍 | 第30-32页 |
| ·实验仿真与分析 | 第32-36页 |
| ·本章小结 | 第36-39页 |
| 第三章 正交局部判别投影 | 第39-59页 |
| ·MFA分析 | 第40-42页 |
| ·正交局部判别投影 | 第42-51页 |
| ·算法思想 | 第42页 |
| ·类内局部信息描述 | 第42-45页 |
| ·类间边缘信息描述 | 第45-47页 |
| ·特征提取准则及分类 | 第47-48页 |
| ·正交局部判别投影 | 第48-50页 |
| ·OLDIE算法总结 | 第50-51页 |
| ·实验分析 | 第51-57页 |
| ·人脸描述 | 第51-52页 |
| ·实验仿真与分析 | 第52-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第四章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·总结 | 第59-60页 |
| ·展望 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 研究成果 | 第69页 |
