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基于字典优化的人脸识别

摘要第4-5页
abstract第5页
第一章 绪论第12-18页
    1.1 研究背景和意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-16页
        1.2.1 人脸识别的研究现状第13-14页
        1.2.2 字典构造的研究现状第14-16页
    1.3 论文主要研究内容及章节结构第16-18页
第二章 稀疏表示的基本理论第18-30页
    2.1 稀疏表示理论概述第18-20页
    2.2 稀疏分解算法第20-23页
        2.2.1 正交匹配追踪法第21-22页
        2.2.2 同伦算法第22-23页
    2.3 字典学习算法第23-25页
        2.3.1 KSVD算法第23-24页
        2.3.2 拉格朗日对偶法第24-25页
    2.4 SRC算法第25-27页
        2.4.1 SRC算法原理第25-27页
        2.4.2 SRC算法的步骤第27页
    2.5 人脸数据库简介第27-28页
        2.5.1 AR库第27-28页
        2.5.2 ExtendedYaleB库第28页
    2.6 本章小结第28-30页
第三章 基于联合字典的人脸识别第30-44页
    3.1 改进的SRC算法第30-32页
    3.2 低秩分解的研究第32-35页
        3.2.1 低秩分解原理第32页
        3.2.2 低秩分解模型的求解第32-33页
        3.2.3 低秩分解的应用第33-35页
    3.3 联合字典的学习算法第35-38页
        3.3.1 算法目标函数的建立第35页
        3.3.2 结构化低秩分解算法的实现第35-38页
        3.3.3 基于联合字典算法的求解步骤第38页
    3.4 实验结果及分析第38-43页
        3.4.1 联合字典学习算法在AR库的实验结果第38-42页
        3.4.2 联合字典学习算法在Extended Yale B库的实验结果第42-43页
    3.5 本章小结第43-44页
第四章 基于判别性双字典学习的人脸识别第44-56页
    4.1 分析字典第44-45页
    4.2 不同类表示误差第45-46页
    4.3 线性分类器第46-47页
    4.4 DDDL算法第47-50页
        4.4.1 DDDL算法目标函数的建立第47页
        4.4.2 DDDL算法目标函数的求解第47-49页
        4.4.3 DDDL算法的执行步骤第49页
        4.4.4 DDDL算法测试阶段分类算法第49-50页
    4.5 实验结果与分析第50-54页
        4.5.1 DDDL算法在AR库的实验结果第50-52页
        4.5.2 DDDL算法在Extended Yale B库的实验结果第52-54页
    4.6 本章小结第54-56页
第五章 基于同步降维的判别性双字典学习的人脸识别第56-70页
    5.1 PCA算法第56-58页
        5.1.1 PCA算法原理第56-57页
        5.1.2 PCA算法实现步骤第57-58页
    5.2 判别稀疏编码的改进第58-60页
        5.2.1 LCKSVD算法第58-59页
        5.2.2 余弦相似度第59-60页
    5.3 SDRDDL算法第60-63页
        5.3.1 SDRDDL算法目标函数的建立第60页
        5.3.2 SDRDDL算法目标函数的求解第60-62页
        5.3.3 SDRDDL算法的执行步骤第62-63页
        5.3.4 SDRDDL算法测试阶段分类算法第63页
    5.4 实验结果与分析第63-68页
        5.4.1 SDRDDL算法在AR库的实验结果第63-66页
        5.4.2 SDRDDL算法在Extended Yale B库的实验结果第66-68页
    5.5 本章小结第68-70页
第六章 总结与展望第70-72页
    6.1 本文主要工作第70-71页
    6.2 本文主要创新点第71页
    6.3 进一步工作展望第71-72页
参考文献第72-76页
致谢第76-77页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第77页

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