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基于子空间及双树四元数小波的人脸识别算法研究

中文摘要第1-5页
英文摘要第5-11页
1 绪论第11-27页
   ·人脸识别概述第11-14页
     ·人脸识别的重要意义第11-12页
     ·人脸识别的内容第12-13页
     ·人脸识别应用第13-14页
   ·人脸识别国内外研究现状及发展趋势第14-16页
   ·当前人脸识别技术存在的问题第16-17页
   ·国内外常用人脸图像数据库及评测方案第17-24页
   ·人脸识别自动系统第24-25页
   ·本文的主要工作和组织结构第25-27页
     ·主要工作第25-26页
     ·组织结构第26-27页
2 人脸识别常用的特征提取方法第27-41页
   ·引言第27页
   ·基于几何特征的人脸识别方法第27-28页
   ·基于模板匹配的人脸识别方法第28页
   ·子空间方法第28-33页
     ·特征脸方法第28-30页
     ·线性判别分析方法第30-32页
     ·最大间距边缘准则方法第32页
     ·独立成分分析方法第32-33页
   ·基于弹性模型的方法第33-34页
   ·基于流形学习的方法第34-40页
   ·本章小结第40-41页
3 二维局部鉴别保持投影方法第41-55页
   ·引言第41-42页
   ·相关工作分析第42-45页
     ·主成分分析(PCA)第42-43页
     ·局部保持投影(LPP)第43-44页
     ·二维局部保持投影(2DLPP)第44-45页
   ·二维局部鉴别保持投影(2DLDPP)第45-46页
     ·可调最大间距边缘准则(MMMC)第45页
     ·两维局部鉴别保持投影(2DLDPP)第45-46页
   ·算法描述第46-47页
   ·实验结果与分析第47-53页
     ·ORL 人脸库上的实验结果第47-50页
     ·FERET 人脸库上的实验结果第50-53页
   ·本章小结第53-55页
4 二维双向逆拉普拉斯最大间距边缘准则方法第55-71页
   ·引言第55-56页
   ·相关工作分析第56-57页
     ·线性判别分析(LDA)第56页
     ·二维线性判别分析(2DLDA)第56-57页
     ·最大间距边缘准则算法(MMC)第57页
     ·二维最大间距边缘准则(2DMMC)第57页
   ·二维双向逆拉普拉斯最大间距边缘准则方法第57-59页
   ·算法描述第59页
   ·实验结果与分析第59-64页
     ·FERET 人脸库上的实验结果第60-61页
     ·AR 人脸库上的实验结果第61-62页
     ·YALE 人脸库上的实验结果第62-64页
   ·对比实验第64-69页
     ·FERET 人脸库上的实验结果第64-66页
     ·ORL 人脸库上的实验结果第66-69页
     ·对比实验的结果分析第69页
   ·本章小结第69-71页
5 二维合并双向拉普拉斯逆线性判别分析方法第71-79页
   ·引言第71页
   ·逆线性判别分析方法第71-72页
   ·二维合并双向拉普拉斯逆线性判别分析方法第72-73页
   ·算法描述第73页
   ·实验结果与分析第73-78页
     ·FERET 人脸库上的实验结果第73-76页
     ·CMU PIE 人脸库上的实验结果第76-78页
   ·本章小结第78-79页
6 基于双树四元数小波的人脸识别方法第79-89页
   ·引言第79-80页
   ·二维主成分分析(2DPCA)第80页
   ·双树四元数小波变换第80-82页
     ·四元数代数第80-81页
     ·双树四元数小波第81-82页
   ·算法描述第82-83页
   ·实验结果与分析第83-87页
     ·FERET 人脸库上的实验结果第83-86页
     ·AR 人脸库上的实验结果第86-87页
   ·本章小结第87-89页
7 总结与展望第89-91页
   ·工作总结第89-90页
   ·后续研究工作的展望第90-91页
致谢第91-93页
参考文献第93-108页
附录第108页
 A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录第108页
 B. 作者在攻读学位期间取得的科研成果目录第108页

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