基于局部优化投影的人脸识别方法研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-7页
第一章 引言	第7-10页
·选题背景	第7-8页
·课题的发展前景与实际应用	第8-9页
·本文的主要结构	第9页
·本文的主要工作	第9-10页
第二章 经典降维方法	第10-16页
·降维基本概念	第10页
·线性降维方法	第10-12页
·主成分分析(PCA)	第10-11页
·线性判别分析(LDA)	第11-12页
·流形学习的定义	第12-15页
·局部线性嵌入(LLE)	第13-14页
·等距映射(ISOMAP)	第14-15页
·流形学习的应用	第15-16页
第三章 特征提取优化方法	第16-23页
·BOOSTING 算法	第16-18页
·ADABOOST 原理	第16-17页
·ADABOOST 算法	第17-18页
·基于特征向量选择的优化算法	第18-20页
·遗传算法(GA)	第20-21页
·遗传算法的基本原理	第20-21页
·粒子群算法(PSO)	第21-23页
·粒子群算法的基本原理	第21-22页
·粒子群算法流程	第22-23页
第四章 实验分析	第23-27页
·ORL 数据库实验结果及分析	第23-25页
·ORL 人脸数据库	第23页
·识别结果	第23-25页
·YALE 数据库实验结果及分析	第25-27页
·YALE 数据库	第25页
·识别结果	第25-27页
第五章 结束语	第27-28页
·工作总结	第27页
·展望	第27-28页
参考文献	第28-31页
致谢	第31-32页
在学期间公开发表论文情况	第32页