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 |