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压缩传感在模式分类中的应用研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
目录第8-10页
第一章 绪论第10-19页
   ·研究背景第10-12页
   ·研究意义第12-14页
   ·国内外研究现状第14-17页
     ·研究现状国外部分第14-16页
     ·研究现状国内部分第16-17页
   ·论文结构与研究内容第17-19页
第二章 压缩传感基本理论第19-28页
   ·压缩传感简介第19-20页
   ·CS中的稀疏和非相干第20-23页
     ·稀疏第20-22页
     ·非相干第22-23页
   ·压缩传感方法第23-27页
     ·传感问题第23页
     ·压缩传感研究的问题第23-24页
     ·CS重构算法第24-26页
     ·压缩传感的鲁棒性第26页
     ·随机性与测量矩阵第26-27页
   ·小结第27-28页
第三章 压缩传感用于人脸性别辨认第28-43页
   ·人脸性别辨认概述第28-29页
   ·人脸性别辨认传统方法第29-36页
     ·人脸检测相关知识第30-32页
     ·人脸特征提取的LBP方法第32-34页
     ·基于支持向量机的分类方法第34-35页
     ·系统实现及效果第35-36页
   ·基于压缩传感的人脸性别辨认第36-40页
     ·传统性别辨认方法不足的讨论第36-37页
     ·基于CS理论的人脸性别辨认算法第37-39页
     ·CSGC算法几何描述第39-40页
   ·模拟实验第40-42页
     ·Ectended Yale B Database人脸数据库第40页
     ·实验一:CSGC算法有效性验证实验第40-41页
     ·实验二:CSGC算法与传统算法效果对比实验第41-42页
   ·小结第42-43页
第四章 压缩传感用于人脸识别第43-57页
   ·人脸识别概述第43-44页
   ·人脸识别SRC算法第44-45页
   ·人脸识别GSRC算法第45-48页
     ·Gabor滤波器第46页
     ·GSRC算法第46-48页
   ·人脸识别RGSRC算法第48-49页
   ·测量矩阵对识别效率影响的研究第49-53页
   ·模拟实验第53-56页
     ·AR Face Database人脸数据库第53页
     ·实验一:RGSRC算法有效性对比实验第53-54页
     ·实验二:测量矩阵对人脸识别准确率影响的对比实验第54-56页
   ·小结第56-57页
第五章 压缩传感用于特定目标检测第57-72页
   ·目标检测概述第57-58页
   ·特定目标轮廓数据采集系统设计第58-60页
     ·系统构造及功能简介第59页
     ·系统工作方式介绍第59-60页
   ·基于压缩传感的特定目标检测第60-66页
     ·基于CS理论的特定目标检测算法第61-62页
     ·基于CS理论的特定目标检测算法说明第62-66页
   ·模拟实验第66-71页
     ·实验一:特定目标轮廓数据采集系统性能验证实验第66-68页
     ·实验二:基于CS理论的特定目标检测算法效果验证实验第68-71页
   ·小结第71-72页
第六章 总结与展望第72-74页
参考文献第74-81页
致谢第81-82页
攻读硕士期间发表的论文第82-83页
攻读硕士期间主持参加的科研项目第83页

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