基于保局子空间分析的人脸特征提取算法研究

摘要	第1-7页
Abstract	第7-12页
第1章 绪论	第12-32页
·引言	第12-13页
·人脸识别的研究现状	第13-21页
·主要的人脸检测方法	第14-15页
·主要的人脸识别方法	第15-21页
·人脸识别中存在的问题	第21-22页
·特征提取算法概述	第22-25页
·线性算法	第23-24页
·非线性算法	第24-25页
·常用分类器介绍	第25-26页
·常用人脸库介绍	第26-28页
·常用评价标准	第28-29页
·论文的研究内容	第29-30页
·论文的章节安排	第30-32页
第2章 无关性判别保局算法	第32-48页
·引言	第32-34页
·主成分分析	第34页
·线性判别分析	第34-36页
·线性判别分析的实现	第34-35页
·统计不相关的线性判别分析	第35-36页
·保局算法	第36-40页
·拉普拉斯特征映射	第36-37页
·保局算法的主要思想及实现	第37-38页
·保局算法与主成分分析、线性判别分析的关系	第38-40页
·判别保局算法	第40-41页
·无关性判别保局算法	第41-44页
·实验结果与分析	第44-47页
·参数选择	第44-46页
·ORL人脸库上的实验	第46页
·YALE人脸库上的实验	第46-47页
·算法性能分析	第47页
·本章小结	第47-48页
第3章 核正交判别保局差异最大分析	第48-62页
·引言	第48页
·核方法	第48-52页
·基本概念	第48-50页
·核主成分分析	第50-51页
·核线性判别分析	第51-52页
·融合局部结构和差异信息的监督特征提取算法	第52-53页
·判别保局差异最大分析	第53-55页
·核正交判别保局差异最大分析	第55-58页
·实验结果与分析	第58-61页
·参数选择问题	第58-59页
·小规模人脸库ORL和Yale上的实验	第59页
·大规模PIE人脸库上的实验	第59-60页
·算法识别性能分析	第60页
·算法计算复杂度分析	第60-61页
·本章小结	第61-62页
第4章 基于酉子空间的二维判别保局算法	第62-76页
·引言	第62-64页
·二维主成分分析	第64-66页
·二维主成分分析的原理	第64-65页
·二维主成分分析的图像重构	第65-66页
·二维线性判别分析	第66-68页
·二维保局算法	第68-69页
·基于酉子空间的二维判别保局算法	第69-72页
·算法的主要思想	第69-71页
·复数域内分类器设计	第71-72页
·实验结果与分析	第72-75页
·UMIST人脸库上的实验	第72-73页
·YaleB人脸库上的实验	第73-74页
·算法性能分析	第74-75页
·本章小结	第75-76页
第5章 小样本情况下的保局算法	第76-97页
·引言	第76-77页
·线性判别分析中的小样本问题	第77-81页
·通过PCA进行降维	第77-78页
·正则化算法	第78页
·伪逆法	第78-79页
·直接法	第79页
·零空间法	第79-80页
·判别公共向量	第80页
·完备法	第80-81页
·零空间保局判别本征脸	第81-85页
·本征脸	第81-82页
·零空间保局判别本征脸	第82-84页
·实验结果与分析	第84-85页
·适合于小样本情况下的拉普拉斯判别分析	第85-96页
·无监督判别投影	第85-86页
·监督化拉普拉斯判别分析	第86-88页
·适合于小样本情况下的监督化拉普拉斯判别分析	第88-93页
·实验结果与分析	第93-96页
·本章小结	第96-97页
结论	第97-99页
参考文献	第99-108页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果	第108-109页
致谢	第109页