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基于增量式非负矩阵分解的人脸识别算法研究

摘要第5-7页
abstract第7-8页
第1章 绪论第13-31页
    1.1 课题研究背景及意义第13-16页
    1.2 国内外研究现状第16-26页
        1.2.1 人脸识别的发展历程第16-20页
        1.2.2 非负矩阵分解研究现状第20-24页
        1.2.3 增量式非负矩阵分解研究现状第24-26页
    1.3 论文的主要研究工作第26-27页
    1.4 论文的组织结构第27-31页
第2章 非负矩阵分解及其增量学习算法研究综述第31-43页
    2.1 引言第31页
    2.2 非负矩阵分解算法介绍第31-35页
        2.2.1 算法模型及求解第31-33页
        2.2.2 收敛性证明第33-35页
    2.3 基于增量式非负矩阵分解及其改进算法第35-41页
        2.3.1 增量式非负矩阵分解算法第35-37页
        2.3.2 增量式图正则非负矩阵分解算法第37-39页
        2.3.3 增量式正交投影非负矩阵分解算法第39-41页
    2.4 算法综合分析第41-42页
    2.5 本章小结第42-43页
第3章 基于稀疏约束的增量式非负矩阵分解的人脸识别算法第43-53页
    3.1 引言第43页
    3.2 非负稀疏编码第43-44页
    3.3 增量式稀疏非负矩阵分解第44-47页
        3.3.1 模型描述第45-46页
        3.3.2 优化求解第46-47页
    3.4 实验结果及分析第47-51页
        3.4.1 数据描述及参数设置第47-48页
        3.4.2 运算时间对比第48-49页
        3.4.3 稀疏度度量第49-51页
    3.5 本章小结第51-53页
第4章 基于增量式受限非负矩阵分解的人脸识别算法第53-73页
    4.1 引言第53页
    4.2 受限非负矩阵分解第53-54页
    4.3 增量式受限非负矩阵分解第54-61页
        4.3.1 模型描述第55-57页
        4.3.2 优化求解第57-61页
    4.4 实验结果及分析第61-71页
        4.4.1 数据描述及参数设置第61-63页
        4.4.2 算法收敛性分析第63-64页
        4.4.3 算法聚类效果评价与分析第64-66页
        4.4.4 各算法聚类效果比较第66-70页
        4.4.5 算法速度比较第70-71页
    4.5 本章小结第71-73页
第5章 基于增量式鉴别非负矩阵分解的人脸识别算法第73-83页
    5.1 引言第73页
    5.2 标签数据描述第73-74页
    5.3 增量式鉴别非负矩阵分解第74-76页
        5.3.1 模型描述第74页
        5.3.2 优化求解第74-76页
    5.4 实验结果及分析第76-81页
        5.4.1 数据描述及参数设置第76-77页
        5.4.2 算法收敛性比较第77-78页
        5.4.3 算法识别率比较第78-80页
        5.4.4 算法耗时比较第80-81页
    5.5 本章小结第81-83页
第6章 基于Fisher判别分析的增量式非负矩阵分解人脸识别算法第83-97页
    6.1 引言第83页
    6.2 Fisher线性判别分析第83-84页
    6.3 基于Fisher判别分析的增量式非负矩阵分解算法第84-89页
        6.3.1 问题描述及改进第84-87页
        6.3.2 优化求解第87-89页
    6.4 实验结果及分析第89-96页
        6.4.1 数据描述及参数设置第89-91页
        6.4.2 参数η值选择第91-92页
        6.4.3 识别率随迭代次数变化第92-93页
        6.4.4 识别率随子空间维数变化第93-95页
        6.4.5 算法速度比较第95页
        6.4.6 算法综合分析第95-96页
    6.5 本章小结第96-97页
第7章 总结与展望第97-101页
    7.1 本文工作总结第97-99页
    7.2 未来工作展望第99-101页
参考文献第101-111页
致谢第111-113页
攻读学位期间参加的科研项目和成果第113-114页

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