首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

基于半监督降维的人脸识别

摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第1章 绪论第9-12页
   ·人脸识别的研究意义第9页
   ·人脸识别国内外研究现状第9-10页
   ·人脸识别的优势第10-11页
   ·本文研究内容及结构安排第11-12页
第2章 人脸识别方法概述第12-16页
   ·人脸识别的系统框架第12页
   ·影响人脸识别效果的主要因素第12-14页
   ·人脸数据库简介第14页
   ·目前人脸识别的主流算法第14-16页
第3章 人脸识别中光照问题的图像处理方法第16-25页
   ·目前主要的图像处理方法第16-18页
     ·直方图均衡化第16-17页
     ·Gamma校正第17-18页
     ·对数变换第18页
   ·全变分模型图像处理方法研究第18-22页
     ·Retinex理论第19-21页
     ·全变分模型第21页
     ·基于全变分模型的图像处理算法第21-22页
   ·实验第22-24页
   ·本章小结第24-25页
第四章 人脸图像数据降维算法第25-34页
   ·引言第25页
   ·降维的概念第25页
   ·常用的降维方法第25-28页
     ·主成分分析第25-27页
     ·线性判别分析第27-28页
   ·半监督降维算法第28-30页
     ·半监督学习第28-29页
     ·基于成对约束的半监督降维算法第29-30页
   ·实验第30-33页
   ·本章小结第33-34页
第五章 基于全变分模型与半监督降维相结合的人脸识别第34-40页
   ·引言第34页
   ·基于全变分模型和半监督降维相结合的人脸识别方法第34-36页
   ·实验第36-39页
   ·本章小结第39-40页
第6章 总结与展望第40-41页
   ·结论第40页
   ·展望第40-41页
参考文献第41-43页
致谢第43-44页
攻读学位期间取得的科研成果第44页

论文共44页,点击 下载论文
上一篇:改进的单调决策树算法
下一篇:基于模糊划分的脱机手写汉字笔画特征提取方法