基于流形学习和张量的多姿态人脸识别研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-10页
第一章 绪论	第10-20页
·课题的研究背景	第10-14页
·人脸识别的研究意义	第11页
·人脸识别的研究内容	第11-14页
·人脸识别的发展及现状	第14-16页
·人脸识别方法	第16-18页
·基于子空间的方法	第16-17页
·基于神经网络的方法	第17-18页
·基于三维模型的方法	第18页
·本文的研究工作及组织结构	第18-20页
第二章 基于流形学习的人脸姿态估计	第20-36页
·人脸姿态估计方法	第20-23页
·流形学习简介	第23-30页
·流形学习的数学基础	第23-24页
·流形学习经典算法简介	第24-30页
·基于流形学习的头部姿态估计	第30-32页
·LEA 方法及本文改进算法	第32-35页
·本章小结	第35-36页
第三章 基于张量脸的多姿态人脸识别	第36-44页
·张量的相关知识	第36-40页
·张量的相关定义	第36-38页
·张量的分解	第38-40页
·融合姿态估计的张量脸识别方法	第40-43页
·本章小结	第43-44页
第四章 实验验证与分析	第44-53页
·人脸图像库介绍	第44-45页
·实验结果与分析	第45-52页
·LPP、LEA 方法比较	第45页
·人脸姿态估计	第45-49页
·人脸识别	第49-52页
·本章小结	第52-53页
第五章 总结与展望	第53-55页
参考文献	第55-60页
致谢	第60-61页
攻读硕士学位期间发表的论文	第61页