基于稀疏表示的人脸识别模型的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究的目的及意义 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-20页 |
| 1.3.1 人脸识别技术发展的阶段 | 第13-15页 |
| 1.3.2 人脸识别方法与系统 | 第15-20页 |
| 1.4 本文的主要工作及内容 | 第20-21页 |
| 第2章 稀疏表示理论 | 第21-30页 |
| 2.1 稀疏表示概述 | 第21-22页 |
| 2.2 字典学习构造 | 第22-26页 |
| 2.2.1 MOD字典学习算法 | 第23-24页 |
| 2.2.2 K-SVD字典学习算法 | 第24-26页 |
| 2.3 稀疏求解方法 | 第26-29页 |
| 2.3.1 凸松弛算法 | 第27页 |
| 2.3.2 贪婪算法 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于稀疏表示的人脸识别 | 第30-39页 |
| 3.1 稀疏人脸识别框架 | 第30-31页 |
| 3.2 特征提取与数据降维 | 第31-35页 |
| 3.2.1 特征提取 | 第31-33页 |
| 3.2.2 数据降维 | 第33-35页 |
| 3.3 人脸稀疏表示分类 | 第35-36页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第36-38页 |
| 3.5 本章小节 | 第38-39页 |
| 第4章 系统设计及实现 | 第39-46页 |
| 4.1 GUI图形界面 | 第39-40页 |
| 4.2 人脸图像预处理 | 第40-41页 |
| 4.2.1 特征提取 | 第40-41页 |
| 4.2.2 数据降维 | 第41页 |
| 4.3 人脸稀疏表示 | 第41-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 性能测试 | 第46-51页 |
| 5.1 人脸数据库 | 第46-47页 |
| 5.2 性能测试结果 | 第47-50页 |
| 5.3 本章小节 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
