基于特征子空间方法的人脸识别技术研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第7-8页 |
| ·人脸识别技术涉及的理论 | 第8-9页 |
| ·国内外研究状况及分析 | 第9-10页 |
| ·现阶段的不足及发展趋势 | 第10-11页 |
| ·本文主要研究内容 | 第11-12页 |
| ·论文主要工作及章节安排 | 第12-14页 |
| 第二章 人脸识别方法综述 | 第14-18页 |
| ·基于特征脸的方法 | 第14页 |
| ·基于神经网络的方法 | 第14-15页 |
| ·弹性图匹配法 | 第15页 |
| ·基于模板匹配的方法 | 第15-16页 |
| ·基于人脸特征的方法 | 第16页 |
| ·本章小结 | 第16-18页 |
| 第三章 特征子空间方法 | 第18-36页 |
| ·主元分析方法 | 第19-22页 |
| ·主元分析方法的基本原理 | 第19-20页 |
| ·主元分析方法的计算问题 | 第20-21页 |
| ·分析与讨论 | 第21-22页 |
| ·子模式主分量分析 | 第22-24页 |
| ·问题提出 | 第22页 |
| ·子模式主分量分析的基本原理 | 第22-24页 |
| ·分析与讨论 | 第24页 |
| ·线性判别分析方法 | 第24-30页 |
| ·线性判别分析方法的基本原理 | 第24-25页 |
| ·线性判别分析的计算方法 | 第25-26页 |
| ·线性判别分析存在的问题和解决办法 | 第26-30页 |
| ·基于核技术的子空间分析方法 | 第30-34页 |
| ·基于核技术的主元分析方法 | 第30-33页 |
| ·基于核技术的线性判别分析方法 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 基于RBF 网络的分类器设计 | 第36-48页 |
| ·分类决策 | 第36页 |
| ·神经网络理论 | 第36-39页 |
| ·神经网络理论基础 | 第36-38页 |
| ·几种典型的神经网络简介 | 第38-39页 |
| ·RBF 神经网络 | 第39-46页 |
| ·基本思想 | 第39-41页 |
| ·RBF 网络隐层参数的确定 | 第41-44页 |
| ·RBF 网络的学习过程 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第五章 实验结果及分析 | 第48-55页 |
| ·实验数据 | 第48-49页 |
| ·实验结果 | 第49-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 全文总结及技术展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
