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基于子空间分析的人脸识别研究

摘要第1-5页
Abstract第5-11页
第1章 绪论第11-33页
   ·引言第11页
   ·生物特征识别第11-14页
   ·人脸识别的研究背景第14-18页
   ·人脸识别的研究现状第18-25页
     ·基于几何特征的人脸识别第18-19页
     ·基于人工神经网络的人脸识别第19-20页
     ·基于小波特征的人脸识别第20-21页
     ·基于子空间的人脸识别第21-25页
   ·人脸识别的国内研究现状第25页
   ·人脸图像数据库第25-30页
     ·人脸数据库简介第25-28页
     ·人脸图像的归一化第28-30页
   ·论文的主要工作第30-31页
   ·论文章节安排第31-33页
第2章 基于图像矩阵的人脸识别第33-53页
   ·引言第33-35页
   ·主成分分析(PCA)第35-37页
   ·图像矩阵主成分分析(IMPCA)第37-40页
     ·IMPCA简介第37-38页
     ·IMPCA的实质第38-40页
   ·二向图像矩阵主成分分析(2DIMPCA)第40-43页
     ·2DIMPCA简介第40-42页
     ·分类方法第42-43页
   ·实验结果及分析第43-46页
     ·AT&T人脸库实验结果第43-44页
     ·Yale人脸库实验结果第44-46页
   ·图像矩阵保局投影(IMLPP)第46-51页
     ·IMLPP简介第46-49页
     ·实验结果及分析第49-51页
   ·本章小结第51-53页
第3章 基于正交判别保局投影的人脸识别第53-73页
   ·引言第53-54页
   ·流形学习方法概述第54-60页
     ·局部线性嵌入(LLE)第55-56页
     ·等距映射(ISOMAP)第56-58页
     ·拉普拉斯特征映射(Laplacian Eigenmap)第58页
     ·流形学习小结第58-60页
   ·拉普拉斯特征脸(Laplacianface)第60-61页
   ·正交拉普拉斯特征脸(Orthogonal Laplacianface)第61-64页
   ·线性判别分析(LDA)第64-65页
   ·正交判别保局投影(ODLPP)第65-67页
   ·实验结果及分析第67-70页
     ·Yale人脸库实验结果第67-69页
     ·AR人脸库实验结果第69-70页
   ·本章小结第70-73页
第4章 基于核映射流形学习的人脸识别第73-95页
   ·引言第73-74页
   ·核方法第74-79页
     ·问题的提出第74-75页
     ·支持向量机(SVM)第75-77页
     ·核函数第77-79页
   ·核主成分分析(KPCA)第79-80页
   ·核判别分析(KLDA)第80-82页
   ·流形学习方法的非线性扩展第82页
   ·核有监督保局投影(KSLPP)第82-86页
     ·构建权图第83-84页
     ·求取核映射第84-85页
     ·特征提取第85-86页
   ·实验结果及分析第86-92页
     ·Iris plants数据库实验结果第86-88页
     ·AT&T人脸库实验结果第88-90页
     ·Yale人脸库实验结果第90-92页
   ·本章小结第92-95页
第5章 单训练样本条件下的人脸识别第95-115页
   ·引言第95-96页
   ·单训练样本条件的人脸识别问题第96-99页
     ·问题的提出第96-97页
     ·解决问题的意义第97-99页
   ·单训练样本人脸识别算法第99-100页
   ·(PC)~2A和E(PC)~2A第100-103页
   ·奇异值扰动(SVD perturbation)第103-104页
   ·基于判别公共向量(DCV)的单训练样本人脸识别第104-109页
     ·问题的切入第104-106页
     ·判别公共向量(DCV)第106-108页
     ·基于DCV的单训练样本人脸识别第108-109页
   ·实验结果及分析第109-112页
   ·本章小结第112-115页
第6章 人脸识别算法性能比较及今后工作展望第115-121页
   ·本文工作总结第115-116页
   ·识别算法性能横向比较第116-118页
   ·工作展望第118-121页
参考文献第121-131页
致谢第131-133页
攻读博士学位期间发表或录用的学术论文第133-135页

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