基于行列双向优化的2DPCA人脸识别方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·人脸识别技术国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·国外研究现状 | 第11-12页 |
| ·国内研究现状 | 第12页 |
| ·论文的主要工作 | 第12-14页 |
| 2 人脸识别经典方法概述 | 第14-17页 |
| ·基于模型的人脸识别方法 | 第14-15页 |
| ·基于几何特征的人脸识别方法 | 第15页 |
| ·基于统计的人脸识别方法 | 第15-16页 |
| ·基于神经网络的人脸识别方法 | 第16-17页 |
| 3 人脸识别系统基本流程 | 第17-26页 |
| ·人脸图像获取 | 第17-18页 |
| ·人脸图像检测与定位 | 第18-19页 |
| ·人脸图像预处理 | 第19-24页 |
| ·人脸图像特征提取与选择 | 第24页 |
| ·人脸图像训练与识别 | 第24-26页 |
| 4 基于主成分分析的人脸识别 | 第26-35页 |
| ·基于 PCA 的人脸识别 | 第26-29页 |
| ·基本原理 | 第26-27页 |
| ·特征提取与选择 | 第27-28页 |
| ·分类识别 | 第28-29页 |
| ·PCA 方法的优缺点 | 第29页 |
| ·基于 2DPCA 的人脸识别 | 第29-32页 |
| ·基本原理 | 第29-30页 |
| ·特征提取与选择 | 第30-31页 |
| ·分类识别 | 第31页 |
| ·2DPCA 方法的优缺点 | 第31-32页 |
| ·行列双向优化的 2DPCA | 第32-35页 |
| ·行方向的 2DPCA | 第32页 |
| ·列方向的 2DPCA | 第32-33页 |
| ·行列双向的 2DPCA | 第33-35页 |
| 5 实验结果及分析 | 第35-41页 |
| ·人脸数据库与实验环境 | 第35-36页 |
| ·人脸数据库 | 第35-36页 |
| ·实验环境 | 第36页 |
| ·实验结果及分析 | 第36-41页 |
| ·实验结果描述 | 第37-40页 |
| ·实验结果分析 | 第40-41页 |
| 6 总结与展望 | 第41-43页 |
| ·本文工作的总结 | 第41页 |
| ·未来工作的展望 | 第41-43页 |
| 参考文献 | 第43-47页 |
| 附录 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48页 |
