基于主成分分析和独立成分分析的人脸识别研究
| 内容提要 | 第1-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-16页 |
| ·人脸识别概述 | 第7页 |
| ·人脸识别技术的应用与难点 | 第7-9页 |
| ·人脸识别技术的发展过程与现状 | 第9-10页 |
| ·人脸识别技术的研究内容 | 第10-11页 |
| ·人脸识别的主要方法 | 第11-14页 |
| ·本文的结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 基于主成分分析的人脸识别 | 第16-27页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·K-L变换 | 第16-20页 |
| ·K-L变换的定义 | 第16-19页 |
| ·K-L变换矩阵的生成 | 第19-20页 |
| ·基于主成分分析的人脸识别 | 第20-22页 |
| ·主成分分析的基础理论 | 第20-21页 |
| ·基于主成分分析的人脸识别 | 第21-22页 |
| ·基于加权主成分分析的人脸识别 | 第22-23页 |
| ·基于二维主成分分析的人脸识别 | 第23-24页 |
| ·基于改进的二维主成分分析的人脸识别 | 第24-27页 |
| 第三章 基于独立成分分析的人脸识别 | 第27-38页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·独立成分分析的基本理论 | 第27-32页 |
| ·鸡尾酒会问题 | 第27-28页 |
| ·独立成分分析的定义 | 第28-29页 |
| ·独立成分分析估计原理 | 第29-32页 |
| 1. 非高斯性极大化 | 第29-30页 |
| 2. 互信息最小化 | 第30-31页 |
| 3. 极大似然估计 | 第31-32页 |
| ·独立成分分析的预处理 | 第32-33页 |
| ·中心化 | 第32页 |
| ·白化 | 第32-33页 |
| ·独立成分分析的算法实现-快速固定点算法 | 第33-35页 |
| ·基于加权主成分分析和独立成分分析的人脸识别 | 第35-38页 |
| 第四章 人脸识别实验与分析 | 第38-43页 |
| ·人脸识别测试数据库 | 第38-39页 |
| ·实验一 | 第39页 |
| ·实验二 | 第39-41页 |
| ·实验三 | 第41-43页 |
| 结论 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 中文摘要 | 第48-51页 |
| 英文摘要 | 第51-54页 |
