首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

基于改进FDA和RBF神经网络的人脸识别研究

摘要第1-5页
Abstract第5-7页
目录第7-11页
1 绪论第11-18页
   ·研究的背景和意义第11-12页
   ·人脸识别方法的研究现状第12-17页
     ·人脸识别方法的国内外研究现状第12-13页
     ·人脸识别的基本步骤第13-14页
     ·常见的人脸识别方法第14-16页
     ·人脸识别方法的性能评价第16-17页
   ·论文的主要工作第17-18页
2 基于子空间分析的人脸识别对比研究第18-47页
   ·基于PCA的人脸识别研究第18-23页
     ·主成分分析的基本原理第18-19页
     ·基于PCA的人脸识别原理第19-21页
     ·基于PCA的人脸识别仿真实验第21-23页
   ·基于2DPCA的人脸识别研究第23-27页
     ·基于2DPCA的人脸识别原理第24-25页
     ·基于2DPCA的人脸识别仿真实验第25-27页
   ·基于SVD的人脸识别研究第27-31页
     ·奇异值分解的基本原理第27-28页
     ·基于SVD的人脸识别原理第28-30页
     ·基于SVD的人脸识别仿真实验第30-31页
   ·基于ICA的人脸识别研究第31-39页
     ·独立成分分析的基本原理第32-34页
     ·基于ICA的人脸识别原理第34-37页
     ·基于ICA的人脸识别仿真实验第37-39页
   ·基于FDA的人脸识别研究第39-43页
     ·FDA的基本原理第40-41页
     ·基于FDA的人脸识别仿真实验第41-43页
   ·基于子空间分析的人脸识别方法对比研究第43-46页
     ·算法的理论对比分析第43-44页
     ·仿真实验结果对比分析第44-46页
   ·本章小结第46-47页
3 基于2DGabor变换的人脸识别研究第47-55页
   ·多通道Gabor滤波的原理第47-49页
     ·二维Gabor变换原理第47-48页
     ·二维Gabor变换对人脸图像的响应第48-49页
   ·基于多通道Gabor滤波器组的设计与特征提取第49-54页
     ·二维Gabor滤波器的原理第49页
     ·参数的设置第49-53页
     ·基于多通道Gabor滤波器组的人脸特征提取第53-54页
   ·本章小结第54-55页
4 人脸识别分类器研究第55-69页
   ·基于距离的人脸图像分类方法研究第55-57页
     ·距离分类的原理第55-57页
     ·基于K.近邻分类器的人脸识别研究第57页
   ·基于贝叶斯决策的人脸图像分类方法研究第57-59页
     ·贝叶斯决策理论第57-58页
     ·基于贝叶斯分类器的人脸识别原理第58-59页
     ·基于贝叶斯决策的人脸识别仿真实验第59页
   ·基于神经网络的人脸图像分类方法研究第59-63页
     ·径向基神经网络分类原理第60-61页
     ·基于RBF神经网络的人脸识别原理第61-62页
     ·基于RBF神经网络的人脸识别仿真实验第62-63页
   ·基于支持向量机的人脸图像分类方法研究第63-67页
     ·支持向量机的分类原理第63-65页
     ·基于支持向量机的人脸识别原理第65-66页
     ·基于支持向量机的人脸识别仿真实验第66-67页
   ·分类器的分类效果对比研究第67-68页
   ·本章小结第68-69页
5 基于改进FDA和RBF神经网络的人脸识别研究第69-80页
   ·基于PCA+FDA的人脸识别研究第69-70页
     ·基于PCA+FDA的人脸识别原理第69-70页
     ·基于PCA+FDA的人脸识别步骤第70页
   ·基于2DPCA+FDA的人脸识别研究第70-73页
     ·基于2DPCA+FDA的人脸识别原理第70-71页
     ·基于2DPCA+FDA的人脸识别步骤第71-72页
     ·基于PCA+FDA和2DPCA+FDA的人脸识别仿真实验第72-73页
   ·基于2DGabor+FDA的人脸识别研究第73-77页
     ·基于2DGabor+FDA的人脸识别原理第73-74页
     ·基于2DGabor+FDA的人脸识别步骤第74-75页
     ·基于2DGabor+FDA人脸识别仿真实验第75-77页
   ·改进算法的对比研究第77-79页
   ·本章小结第79-80页
6 总结与展望第80-82页
   ·全文总结第80-81页
   ·课题展望第81-82页
参考文献第82-86页
致谢第86-87页
个人简历、在校期间发表的学术论文和研究成果第87页

论文共87页,点击 下载论文
上一篇:静态场景下运动目标的检测与跟踪
下一篇:报业数字化现状及发展趋势研究