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基于非参数化判别分析的人脸识别研究

摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第一章 绪论第7-15页
   ·人脸识别研究背景及意义第7-9页
   ·人脸识别的应用领域第9-10页
   ·人脸识别技术的发展第10-11页
   ·人脸识别的研究内容及方法第11-14页
     ·人脸识别的研究内容第11-12页
     ·人脸识别方法第12-14页
   ·论文主要研究内容及安排第14-15页
第二章 基于线性特征提取的人脸识别算法第15-31页
   ·特征提取第15-16页
   ·主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)第16-24页
     ·离散Karhunen-Loeve 变换第16-17页
     ·特征脸方法(Eigenface)第17-19页
     ·实验分析第19-23页
     ·P CA 方法存在问题第23-24页
   ·线性判别分析方法第24-26页
     ·判别函数基本概念第24页
     ·F isher 线性判别第24-26页
   ·PCA+LDA 算法第26-29页
     ·基本原理第26页
     ·算法步骤第26-27页
     ·实验分析第27-29页
   ·小结第29-31页
第三章 基于非参数化判别分析的人脸识别第31-45页
   ·非线性判别分析第31-37页
     ·N DA 思想第31-32页
     ·N DA 算法基本原理第32-36页
     ·特征提取及分类第36-37页
   ·算法实现第37-38页
     ·相关矩阵的对角化第37页
     ·算法实现第37-38页
   ·实验分析第38-43页
     ·预处理前实验第38-39页
     ·预处理后实验第39-43页
   ·小结第43-45页
第四章 实时人脸识别系统设计第45-53页
   ·系统组成结构和工作流程第45-48页
     ·系统组成结构第45页
     ·工作流程第45-48页
   ·系统的评价指标第48-49页
     ·识别率第48页
     ·误识率与拒识率第48页
     ·接受者操作特征曲线第48-49页
     ·识别时间第49页
     ·数据存储量第49页
   ·系统设计与实现第49-52页
     ·系统设计第49-51页
     ·系统实现第51-52页
   ·小结第52-53页
第五章 总结与展望第53-55页
   ·本文工作总结第53-54页
   ·工作展望第54-55页
致谢第55-57页
参考文献第57-60页

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