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基于子空间及变换域的人脸识别算法研究

摘要第1-13页
ABSTRACT第13-16页
符号说明第16-17页
第一章 前言第17-28页
   ·人脸识别的研究背景及意义第17-19页
     ·人脸识别的研究背景及应用第17-18页
     ·人脸识别的技术优势及其不足第18页
     ·国内外对人脸识别技术的研究概况第18-19页
   ·人脸识别的研究综述第19-25页
     ·人脸识别系统的研究内容第19-20页
     ·常见的人脸识别方法第20-22页
     ·人脸识别系统中常用的分类准则第22-24页
     ·人脸数据库第24-25页
   ·本文的主要研究内容与内容安排第25-28页
     ·本文的主要研究内容第25-26页
     ·本文各章内容安排第26-28页
第二章 图像预处理第28-48页
   ·引言第28-29页
   ·基于中值滤波的Laplace边缘检测算子第29-35页
     ·基本的边缘检测器第30-32页
     ·基于Laplace算子的边缘检测模型第32页
     ·基于中值滤波的Laplace边缘检测算子第32-33页
     ·用于边缘检测的最佳门限第33-34页
     ·实验结果第34-35页
   ·一种适用于图象去噪的三通道正交完全重建滤波器组第35-47页
     ·离散小波变换第35-39页
     ·三通道正交完全重建滤波器组第39-43页
     ·基于滑动窗口的去噪算法第43-45页
     ·实验结果第45-47页
   ·小结第47-48页
第三章 基于加权零空间的人脸识别方法第48-59页
   ·PCA和特征脸方法第48-50页
   ·LDA方法第50-55页
     ·LDA方法的提出第50-51页
     ·LDA方法求解中的小样本问题第51-52页
     ·解决小样本问题的几种方法第52-55页
   ·加权零空间人脸识别方法第55-58页
     ·加权零空间方法介绍第55-56页
     ·参数β的选取第56-57页
     ·实验结果与分析第57-58页
   ·小结第58-59页
第四章 基于三通道正交完全重建滤波器组和2DLDA的人脸识别方法第59-68页
   ·二维线性子空间特征提取方法第59-63页
     ·概述第59-60页
     ·2DPCA第60-61页
     ·2DLDA第61-62页
     ·距离测度第62-63页
   ·小波变换在人脸识别中的应用概述第63-64页
   ·基于3COPRFB和2DLDA的人脸识别方法第64-67页
     ·算法步骤第64-65页
     ·实验结果第65-67页
     ·分析第67页
   ·小结第67-68页
第五章 基于二维最大边缘准则和DCT的人脸识别方法第68-81页
   ·MMC和2DMMC第68-72页
     ·MMC方法的提出第68-70页
     ·MMC方法的求解第70-71页
     ·2DMMC第71-72页
   ·图像正交变换与DCT概述第72-75页
     ·正交变换及其性质第72-73页
     ·离散余弦变换第73-75页
     ·DCT在人脸识别中的应用概述第75页
   ·基于DCT和2DMMC的特征提取算法(2DDM)第75-79页
     ·2DDM算法第75-77页
     ·实验结果第77-79页
   ·小结第79-81页
第六章 基于有限Radon变换的人脸识别方法第81-89页
   ·引言第81-82页
   ·FRAT及主要FRAT系数的提取第82-86页
     ·Radon变换第82-84页
     ·FRAT第84-85页
     ·主要FRAT系数的提取第85-86页
   ·基于FRAT的FRST2M方法第86页
   ·实验结果第86-88页
   ·小结第88-89页
第七章 总结与展望第89-92页
   ·总结第89-90页
   ·对未来研究的展望第90-92页
参考文献第92-106页
致谢第106-107页
攻读博士学位期间发表的论文第107-108页
学位论文评阅及答辩情况表第108-110页
外文论文第110-125页
 1. Face Recognition Combining 3-channel Filter Bank and 2DLDA第110-118页
 2. Study of Finite Radon Transform in Face Recognition第118-125页

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