人脸时变特征提取与核非线性分类算法研究
| 目录 | 第1-4页 |
| 中文摘要 | 第4-5页 |
| 英文摘要 | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-11页 |
| ·研究意义和目的 | 第6-7页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-8页 |
| ·人脸识别的优势与难点 | 第8-9页 |
| ·论文主要研究内容及结构安排 | 第9-11页 |
| 第二章 人脸识别中的特征提取方法 | 第11-20页 |
| ·基于主元分析法的人脸识别方法 | 第11-16页 |
| ·K-L变换 | 第12-14页 |
| ·基于主元分析的人脸特征提取 | 第14-15页 |
| ·K-L变换与PCA方法的优缺点 | 第15-16页 |
| ·线性鉴别分析法 | 第16-18页 |
| ·线性鉴别分析法的基本思想 | 第16-17页 |
| ·基于LDA的人脸特征提取方法 | 第17-18页 |
| ·基于LDA的人脸特征提取方法的优缺点 | 第18页 |
| ·特征子空间与正则子空间的特性比较 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 分数傅里叶变换及时变特征提取 | 第20-29页 |
| ·傅里叶变换 | 第20-21页 |
| ·傅里叶变换的定义 | 第20页 |
| ·图像傅里叶变换的意义 | 第20-21页 |
| ·时频分析基础与方法 | 第21-23页 |
| ·时频分析的基本思想 | 第21页 |
| ·时频分析的常用方法 | 第21-23页 |
| ·连续分数傅里叶变换(FrFT)的定义 | 第23页 |
| ·FrFT的性质 | 第23-25页 |
| ·FrFT变换核函数的基本性质 | 第23-24页 |
| ·FrFT的基本性质 | 第24-25页 |
| ·离散分数傅里叶变换(DFrFT)的计算 | 第25-27页 |
| ·离散傅里叶变换(DFT)的矩阵形式 | 第25-26页 |
| ·DFrFT的定义 | 第26页 |
| ·DFrFT的计算 | 第26-27页 |
| ·图像时频分布的形状特征参数提取 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 基于核的非线性分类器 | 第29-37页 |
| ·分类器的概述 | 第29页 |
| ·常用的线性和非线性分类方法 | 第29-35页 |
| ·线性分类器 | 第29-32页 |
| ·非线性分类器 | 第32-35页 |
| ·一种具有特征最优表达能力的核非线性分类器 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 人脸识别实验及结果分析 | 第37-45页 |
| ·人脸识别系统基本模块 | 第37页 |
| ·人脸库说明 | 第37-38页 |
| ·实验结果及其分析 | 第38-43页 |
| ·人脸图像降采样及DFrFT特征 | 第38-40页 |
| ·时变斜度特征和时变陡度特征识别实验 | 第40-43页 |
| ·实验结论 | 第43-45页 |
| 结论 | 第45-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 附录 | 第50-51页 |
