基于G-LSDA的人脸识别研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
1 绪论	第9-15页
·流形学习的理论和应用	第9-12页
·流形学习的发展现状和前景	第12-14页
·本文的主要工作和安排	第14-15页
2 无监督流形学习方法简介	第15-22页
·主成分分析法	第15-16页
·局部切空间排列法	第16页
·多维尺度分析法	第16-17页
·等距映射法	第17-18页
·局部保持映射法	第18-19页
·局部线性嵌入法	第19-20页
·小结	第20-22页
3 监督流形学习方法简介	第22-27页
·线性判别法	第22-23页
·Fisher 脸	第23页
·边界 fisher 分析法	第23-24页
·局部敏感性判别分析法	第24-26页
·小结	第26-27页
4 相似性度量	第27-33页
·马氏距离	第28页
·豪斯多夫距离	第28-29页
·测地距离	第29-30页
·图像欧氏距离	第30-31页
·实验与分析	第31-33页
5 全局-局部敏感性判别分析法	第33-44页
·全局-局部敏感性判别分析法	第33-37页
·核全局-局部敏感性判别分析法	第37-39页
·内在维数的估计	第39-41页
·实验与分析	第41-44页
6 总结与展望	第44-45页
致谢	第45-46页
参考文献	第46-50页