压缩感知及其在人脸识别中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| ·压缩感知理论的背景和意义 | 第8-9页 |
| ·压缩感知理论的背景 | 第8页 |
| ·压缩感知理论的意义 | 第8-9页 |
| ·人脸识别的背景和意义 | 第9-11页 |
| ·人脸识别技术的发展和现状 | 第11-13页 |
| ·人脸识别技术的发展 | 第11-12页 |
| ·人脸识别技术的现状 | 第12-13页 |
| ·常用的人脸数据库 | 第13页 |
| ·本文的研究工作和组织结构 | 第13-15页 |
| 2 压缩感知理论 | 第15-30页 |
| ·压缩感知理论框架 | 第15-20页 |
| ·稀疏表示 | 第17页 |
| ·观测矩阵 | 第17-19页 |
| ·信号重构 | 第19-20页 |
| ·压缩感知在图像处理中的应用 | 第20-29页 |
| ·图像处理实例 | 第20-24页 |
| ·基于单层小波变换的图像处理研究 | 第24-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 3 人脸识别算法 | 第30-39页 |
| ·人脸识别流程 | 第30-31页 |
| ·关于特征提取 | 第31-36页 |
| ·线性特征提取方法 | 第33-35页 |
| ·非线性特征提取方法 | 第35-36页 |
| ·关于分类识别 | 第36-38页 |
| ·相似性测度 | 第36-37页 |
| ·分类算法 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 4 压缩感知在人脸识别中的应用 | 第39-51页 |
| ·SRC 算法 | 第39-45页 |
| ·SRC 算法概述 | 第39-43页 |
| ·SRC 算法特点 | 第43-45页 |
| ·对 SRC 算法的改进 | 第45-50页 |
| ·基于图像分块的 SRC 算法 | 第45-48页 |
| ·改进的 OMP 算法 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及科研成果 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
