人脸特征子空间方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-21页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-12页 |
| ·人脸识别、表情识别的研究现状 | 第12-17页 |
| ·基于特征的识别方法 | 第13-14页 |
| ·基于模板匹配的识别方法 | 第14-15页 |
| ·基于模型的识别方法 | 第15页 |
| ·基于子空间特征的识别方法 | 第15-17页 |
| ·目前国内外典型的人脸图像库介绍 | 第17-18页 |
| ·本文的研究内容 | 第18-19页 |
| ·本文的章节安排 | 第19-21页 |
| 2 人脸特征子空间方法 | 第21-44页 |
| ·主成分分析方法(PCA) | 第21-25页 |
| ·PCA的基本原理 | 第21-22页 |
| ·PCA的计算问题 | 第22-24页 |
| ·分析与讨论 | 第24-25页 |
| ·独立成分分析方法(ICA) | 第25-31页 |
| ·ICA的基本定义 | 第25-28页 |
| ·Infomax算法 | 第28-30页 |
| ·ICA与PCA | 第30-31页 |
| ·非负矩阵分解(NMF) | 第31-38页 |
| ·NMF的提出 | 第31-32页 |
| ·NMF算法介绍 | 第32-34页 |
| ·NMF的目标函数 | 第34页 |
| ·NMF的迭代规则 | 第34-35页 |
| ·NMF的收敛性证明 | 第35-38页 |
| ·局部非负矩阵分解(LNMF) | 第38-42页 |
| ·LNMF的三条附加约束 | 第39-40页 |
| ·LNMF的目标函数 | 第40页 |
| ·LNMF的迭代规则 | 第40页 |
| ·LNMF的收敛性证明 | 第40-42页 |
| ·四种子空间方法比较 | 第42-43页 |
| ·本章小节 | 第43-44页 |
| 3 基于零空间核Fisher判决分析 | 第44-54页 |
| ·线性判决 | 第44-45页 |
| ·Fisher判决分析(FDA) | 第45-49页 |
| ·FDA | 第45-48页 |
| ·FDA的缺陷 | 第48-49页 |
| ·基于核函数的Fisher判决分析(KFDA) | 第49-51页 |
| ·基于零空间的KFDA(NKFDA) | 第51-53页 |
| ·零空间思想(Null Space) | 第52页 |
| ·NKFDA算法 | 第52-53页 |
| ·本章小节 | 第53-54页 |
| 4 基于人脸子空间方法的人脸识别研究 | 第54-63页 |
| ·概述 | 第54页 |
| ·人脸识别图像库ORL | 第54-55页 |
| ·人脸识别实验与结果分析 | 第55-61页 |
| ·不同子空间方法的基图像 | 第55-56页 |
| ·不同子空间方法的重构图像 | 第56-57页 |
| ·基的个数与识别率 | 第57-59页 |
| ·迭代次数与识别率 | 第59-60页 |
| ·与NKFDA结合 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 5 基于人脸子空间方法的表情识别研究 | 第63-72页 |
| ·概述 | 第63页 |
| ·表情识别图像库Cohn-Kanade | 第63-64页 |
| ·表情识别图像预处理 | 第64-66页 |
| ·人脸图像的几何归一化 | 第64-65页 |
| ·人脸有效区域获得方法 | 第65-66页 |
| ·表情识别实验与结果分析 | 第66-69页 |
| ·不同子空间方法的基图像 | 第66-67页 |
| ·不同子空间方法的重构图像 | 第67页 |
| ·七种表情的识别率 | 第67-68页 |
| ·与NKFDA结合 | 第68-69页 |
| ·其它表情识别实验 | 第69-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 6 总结与展望 | 第72-74页 |
| ·本文工作总结 | 第72-73页 |
| ·本课题今后研究方向的预测与展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
