掌纹和人脸识别算法的研究与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究的目的和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外的研究现状 | 第9-11页 |
| ·掌纹识别研究现状 | 第9-10页 |
| ·人脸识别研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第11-13页 |
| 2 子空间特征提取方法 | 第13-19页 |
| ·主成分分析 | 第13-15页 |
| ·线性判别分析 | 第15-17页 |
| ·保局投影 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 3 基于直接监督保局投影的掌纹识别方法 | 第19-26页 |
| ·基于直接监督保局投影的掌纹识别方法 | 第20-22页 |
| ·分类方法 | 第22-23页 |
| ·实验及结果分析 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 4 基于小波分解和直接线性判别分析的掌纹识别方法 | 第26-37页 |
| ·小波变换简介 | 第26-27页 |
| ·小波变换在掌纹识别中的应用 | 第27-29页 |
| ·图像的小波变换 | 第27-28页 |
| ·小波变换参数的选取 | 第28页 |
| ·掌纹图像的小波分解 | 第28-29页 |
| ·基于小波分解和直接线性判别分析的掌纹识别方法 | 第29-32页 |
| ·实验及结果分析 | 第32-36页 |
| ·选取不同的小波基和分解不同的层数 | 第32-34页 |
| ·选择不同数目的训练样本 | 第34-35页 |
| ·选择不同规模的数据库 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 5 基于小波子带能量加权的人脸识别方法 | 第37-44页 |
| ·小波变换在人脸识别中的应用 | 第37-38页 |
| ·基于小波子带能量加权的人脸识别算法 | 第38-40页 |
| ·实验及结果分析 | 第40-43页 |
| ·权系数的选择 | 第41页 |
| ·小波基和分解层数的选择 | 第41-42页 |
| ·对比实验 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 6 结论与展望 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 在学研究成果 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51页 |
