改进的PSO算法在人脸识别中的应用研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| ·生物特征识别和人脸识别简介 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·人脸识别的研究内容 | 第9-10页 |
| ·人脸识别技术主要应用举例 | 第10-11页 |
| ·人脸识别的难点 | 第11-13页 |
| ·研究内容与章节安排 | 第13-14页 |
| 第二章 人脸识别技术概述 | 第14-24页 |
| ·人脸识别主要研究内容 | 第14-15页 |
| ·人脸识别常用方法 | 第15-21页 |
| ·基于几何特征的人脸识别方法 | 第15-16页 |
| ·基于模板匹配的人脸识别方法 | 第16-17页 |
| ·基于特征脸的人脸识别方法 | 第17-18页 |
| ·神经网络方法 | 第18-20页 |
| ·隐马尔科夫模型法 | 第20-21页 |
| ·分类器 | 第21-23页 |
| ·贝叶斯决策 | 第21页 |
| ·神经网络分类器 | 第21-22页 |
| ·最近特征线 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 人脸图像的特征提取 | 第24-34页 |
| ·K-L 变换 | 第24-26页 |
| ·K-L 变换简介 | 第24页 |
| ·K-L 变换原理 | 第24-26页 |
| ·基于 PCA 的特征提取 | 第26-30页 |
| ·PCA 特征提取原理 | 第26-28页 |
| ·PCA 方法特征提取步骤 | 第28-30页 |
| ·离散小波变换用于人脸特征提取 | 第30-32页 |
| ·小波分析的基本概念 | 第30-31页 |
| ·二维离散小波变换 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第四章 PSO 算法和遗传算法 | 第34-44页 |
| ·粒子群优化简介 | 第34-37页 |
| ·PSO 算法原理 | 第34-36页 |
| ·算法参数 | 第36-37页 |
| ·改进的粒子群算法 | 第37-39页 |
| ·遗传算法 | 第39-42页 |
| ·遗传算法原理 | 第39-40页 |
| ·遗传操作 | 第40-41页 |
| ·遗传算法的特点 | 第41-42页 |
| ·两种算法的比较 | 第42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第五章 二进制 PSO 算法在人脸识别中的应用 | 第44-60页 |
| ·人脸数据库介绍 | 第44-45页 |
| ·图像处理 | 第45-50页 |
| ·直方图均衡化 | 第45-47页 |
| ·离散余弦变换特征提取 | 第47-49页 |
| ·小波变换特征提取 | 第49-50页 |
| ·基于二进制 PSO 算法的特征选择 | 第50-52页 |
| ·染色体编码 | 第50页 |
| ·适应度函数 | 第50-51页 |
| ·分类 | 第51-52页 |
| ·实验结果与分析 | 第52-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·总结 | 第60页 |
| ·问题与展望 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第66-67页 |
| 详细摘要 | 第67-77页 |
