基于ICA和小波神经网络的人脸识别研究

第一章 绪论	第1-17页
·生物识别技术	第7-11页
·生物识别技术的特点及发展	第8页
·常用生物识别技术比较	第8-11页
·人脸识别的研究内容	第11-12页
·人脸识别的应用	第12-14页
·人脸识别的常用数据库	第14-15页
·论文的主要工作和论文章节安排	第15-17页
第二章 人脸识别方法研究	第17-34页
·人脸识别技术的发展历史及现状	第17-18页
·人脸检测方法综述	第18-20页
·静态人脸识别综述	第20-30页
·整体匹配的方法	第22-26页
·基于特征的匹配方法	第26-27页
·融合法	第27-29页
·结论与讨论	第29-30页
·人脸识别技术面临的问题及处理方法	第30-34页
第三章 基于ICA的人脸特征提取	第34-50页
·主分量分析(PCA)算法	第35-39页
·主分量分析	第35-38页
·基于PCA的人脸表示	第38-39页
·独立分量分析(ICA)方法	第39-47页
·ICA的基本思想及主要判据	第39-42页
·FastICA算法	第42-45页
·基于ICA的人脸表示	第45-47页
·基于PCA和ICA人脸表示的实验比较	第47-50页
第四章 基于小波神经网络的人脸识别	第50-68页
·引言	第50-51页
·小波神经网络的理论基础	第51-56页
·预备知识	第51-53页
·连续小波变换	第53页
·离散小波变换	第53-54页
·小波时频定位	第54-55页
·小波神经网络	第55-56页
·小波神经网络的参数初始化	第56-60页
·小波神经网络的学习算法及学习率调整	第60-64页
·小波神经网络的学习算法	第60-61页
·小波神经网络中学习率的调整	第61-64页
·基于小波神经网络的人脸识别	第64-68页
第五章 总结与展望	第68-69页
致谢	第69-70页
参考文献	第70-77页