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基于流形学习的特征提取与人脸识别研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
1 绪论第12-26页
    1.1 研究背景及意义第12-14页
        1.1.1 生物特征识别概述第12-13页
        1.1.2 人脸识别概述第13-14页
    1.2 人脸特征提取第14-24页
        1.2.1 线性特征提取算法概述第15-20页
        1.2.2 非线性特征提取算法概述第20-24页
    1.3 本文的主要工作第24页
    1.4 本文内容安排第24-26页
2 局部最大间距鉴别嵌入第26-51页
    2.1 引言第26-28页
    2.2 几种相关算法第28-33页
        2.2.1 主分量分析第28-30页
        2.2.2 线性鉴别分析与最大间距准则第30-31页
        2.2.3 局部保持投影第31-32页
        2.2.4 非监督鉴别投影第32-33页
        2.2.5 约束最大变化映射第33页
    2.3 局部最大间距鉴别嵌入第33-38页
        2.3.1 基本思想第33-34页
        2.3.2 类间邻域离散度第34-35页
        2.3.3 类内邻域离散度第35-36页
        2.3.4 LMMDE的目标函数第36-37页
        2.3.5 LMMDE的算法描述第37-38页
        2.3.6 LMMDE与其它算法的联系与区别第38页
    2.4 实验与结果分析第38-50页
        2.4.1 在ORL人脸库上的实验第39-43页
        2.4.2 在Yale人脸库上的实验第43-45页
        2.4.3 在FERET人脸库上的实验第45-48页
        2.4.4 在Extended Yale B人脸库上的实验第48-50页
    2.5 本章小结第50-51页
3 兼顾全局与局部的鉴别投影算法第51-72页
    3.1 引言第51-52页
    3.2 LDA的两种等价形式第52-53页
    3.3 鉴别局部保持投影第53-55页
        3.3.1 DLPP的目标函数第53-54页
        3.3.2 DLPP与LDA的联系、区别及存在的缺陷第54-55页
    3.4 最小距离鉴别投影第55-63页
        3.4.1 MDP的目标函数第55-56页
        3.4.2 权重定义第56-57页
        3.4.3 MDP算法描述第57页
        3.4.4 MDP与LDA、LPP的联系与区别第57页
        3.4.5 实验与结果分析第57-63页
    3.5 鉴别局部中值保持投影第63-70页
        3.5.1 基本思想第63-64页
        3.5.2 DLMPP的目标函数第64-65页
        3.5.3 DLMPP的算法描述第65-66页
        3.5.4 实验与结果分析第66-70页
    3.6 本章小结第70-72页
4 无参数局部保持投影第72-89页
    4.1 引言第72-73页
    4.2 图嵌入降维框架第73-74页
        4.2.1 构图过程第73-74页
        4.2.2 图嵌入形式第74页
    4.3 无参数局部保持投影第74-77页
        4.3.1 余弦距离第75页
        4.3.2 无参数近邻图构造第75-76页
        4.3.3 PLPP的目标函数第76-77页
        4.3.4 监督的PLPP第77页
        4.3.5 PLPP的算法描述第77页
    4.4 实验与结果分析第77-88页
        4.4.1 图像可视化第78-79页
        4.4.2 人脸识别第79-88页
    4.5 本章小结第88-89页
5 最近邻分类器驱动的边界鉴别投影第89-103页
    5.1 引言第89-90页
    5.2 边界Fisher分析第90-91页
    5.3 最近邻分类器第91页
    5.4 最近邻分类器驱动的边界鉴别投影第91-94页
        5.4.1 基本思想第92页
        5.4.2 NN-MDP的目标函数第92-94页
        5.4.3 NN-MDP的算法描述第94页
        5.4.4 NN-MDP与MFA的联系与区别第94页
    5.5 实验与结果分析第94-102页
        5.5.1 实验第95-101页
        5.5.2 实验结果分析第101-102页
    5.6 本章小结第102-103页
6 结束语第103-106页
致谢第106-107页
参考文献第107-122页
附录第122页

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