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特征抽取方法研究及其在人脸识别中的应用

摘要第1-7页
Abstract第7-9页
目录第9-12页
第一章 绪论第12-25页
   ·生物特征识别概述第12-13页
   ·人脸识别概述第13-15页
   ·人脸识别中的特征抽取第15-21页
     ·人脸检测第15页
     ·人脸特征抽取方法第15-21页
       ·线性特征抽取方法第16-18页
       ·非线性特征抽取方法第18-21页
   ·本文研究内容第21-23页
   ·本文内容安排第23-25页
第二章 基于独立成分分析的模糊线性鉴别分析的特征抽取方法第25-46页
   ·引言第25-26页
   ·独立成分分析(ICA)方法介绍第26-33页
     ·ICA方法定义第26页
     ·独立性定义第26-27页
     ·ICA的目标函数第27-31页
       ·非高斯性最大化第27-29页
       ·互信息最小化第29-30页
       ·最大似然函数估计第30-31页
     ·快速的独立成分分析(FastICA)算法第31-33页
       ·FastICA预处理第31-32页
       ·FastICA算法原理第32页
       ·FastICA算法实现第32-33页
   ·线性鉴别分析(LDA)方法介绍第33-35页
   ·模糊k近邻方法第35-36页
   ·ICA+模糊LDA方法第36-37页
   ·实验结果及分析第37-45页
     ·在AR人脸库上的实验第37-40页
     ·在ORL和NUST603人脸库上的实验第40-45页
   ·本章小节第45-46页
第三章 基于二维图像矩阵的特征抽取方法的研究第46-62页
   ·引言第46-47页
   ·最大散度差鉴别分析第47-48页
   ·基于鉴别和描述信息的二维散度差特征抽取第48-51页
     ·基本思想和理论分析第48-50页
     ·特征抽取和分类第50-51页
   ·实验结果及分析第51-56页
     ·在FERET子集上的实验第51-54页
       ·投影轴的选取第52-53页
       ·性能比较第53-54页
     ·在ORL人脸库上的实验第54-56页
   ·改进的广义主分量分析第56-61页
     ·广义主分量分析第56-57页
     ·改进方法的思想第57-58页
     ·实验结果及分析第58-61页
       ·在FERET人脸库的实验第58-60页
       ·在Yale和ORL人脸库上的实验第60页
       ·在Yale库和ORL库上的时间比较第60-61页
   ·本章小结第61-62页
第四章 基于极小鉴别准则理论的特征抽取方法研究第62-79页
   ·引言第62-63页
   ·Fisher极小准则理论第63-64页
   ·基于ICA的LDA极小鉴别准则的特征抽取方法第64-67页
     ·算法描述第64-65页
     ·实验结果及分析第65-67页
   ·基于核的极小鉴别准则特征抽取方法第67-78页
     ·核主成分分析第67-71页
       ·主成分分析(PCA)第67-68页
       ·核方法第68-70页
       ·核主成分分析(KPCA)第70-71页
     ·基于核的Fisher极小鉴别准则第71-78页
       ·算法描述第71-72页
       ·实验结果及分析第72-78页
   ·本章小节第78-79页
第五章 基于核的非局部保持投影特征抽取方法第79-92页
   ·引言第79页
   ·非线性流形学习方法第79-83页
     ·等距映射(ISOMAP)第80-81页
     ·局部线性嵌入(LLE)第81-82页
     ·拉普拉斯特征映射(Laplacian Eigenmap)第82-83页
   ·LPP和NLPP介绍第83-84页
     ·局部保持投影(LPP)第83-84页
     ·非局部保持投影(NLPP)第84页
   ·基于核的非局部保持投影(KNLPP)方法第84-86页
   ·实验结果及分析第86-91页
     ·在Yale人脸库上的实验第86-89页
     ·在ORL人脸库上的实验第89-91页
   ·本章小结第91-92页
结束语第92-94页
致谢第94-96页
参考文献第96-105页
附录第105页

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