LPP算法在人脸识别中的应用研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 1 绪论 | 第9-20页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 实际意义 | 第10-11页 |
| 1.2 人脸识别算法的国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国外研究介绍 | 第11-13页 |
| 1.2.2 国内研究综述 | 第13-14页 |
| 1.3 人脸识别研究难点及内容 | 第14-17页 |
| 1.3.1 研究难点 | 第14-16页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 本文的研究内容及主要工作 | 第17-19页 |
| 1.5 论文的结构 | 第19-20页 |
| 2 LPP相关算法研究介绍 | 第20-25页 |
| 2.1 LPP算法研究综述 | 第20页 |
| 2.2 有监督LPP算法研究介绍 | 第20-22页 |
| 2.3 子模式LPP算法研究介绍 | 第22-23页 |
| 2.4 二维LPP算法研究介绍 | 第23-25页 |
| 3 改进的LPP算法 | 第25-35页 |
| 3.1 相关算法介绍 | 第25-30页 |
| 3.1.1 PCA算法 | 第25-26页 |
| 3.1.2 LDA算法 | 第26-28页 |
| 3.1.3 DLDA算法 | 第28-29页 |
| 3.1.4 LPP算法 | 第29-30页 |
| 3.2 改进的LPP算法 | 第30-31页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第31-34页 |
| 3.3.1 ORL人脸库 | 第31-33页 |
| 3.3.2 Yale人脸库 | 第33-34页 |
| 3.4 结论 | 第34-35页 |
| 4 基于谱回归判别分析的LPP算法 | 第35-46页 |
| 4.1 谱图理论和方法 | 第35-38页 |
| 4.1.1 回归分析和正则化方法 | 第35-36页 |
| 4.1.2 谱方法 | 第36-37页 |
| 4.1.3 SRDA算法 | 第37-38页 |
| 4.2 SRDLPP算法 | 第38-41页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第41-44页 |
| 4.3.1 Yale人脸库 | 第41-42页 |
| 4.3.2 ORL人脸库 | 第42-43页 |
| 4.3.3 扩展Yale_B人脸库 | 第43-44页 |
| 4.4 小结 | 第44-46页 |
| 5 总结与展望 | 第46-48页 |
| 5.1 总结 | 第46页 |
| 5.2 展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-53页 |
| 攻读硕士期间取得的科研成果 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-56页 |
