基于PCA与NMF的人脸识别算法的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·人脸识别的背景及其发展历史 | 第9-11页 |
| ·人脸识别技术的研究内容及难点 | 第11-12页 |
| ·本论文的主要研究内容及结构安排 | 第12-13页 |
| 第二章 人脸识别的方法 | 第13-21页 |
| ·人脸识别系统 | 第13页 |
| ·人脸识别的主要方法 | 第13-15页 |
| ·主要分类方法 | 第15-19页 |
| ·人脸识别测试数据库 | 第19-20页 |
| ·小结 | 第20-21页 |
| 第三章 人脸图像预处理 | 第21-26页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·图像灰度变换 | 第21-23页 |
| ·直方图均衡化 | 第21-22页 |
| ·灰度归一化 | 第22-23页 |
| ·图像几何变换 | 第23-25页 |
| ·灰度插值缩放图像 | 第23-24页 |
| ·小波变换缩放图像 | 第24-25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第四章 基于PCA的人脸识别方法研究 | 第26-43页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·PCA的基本原理 | 第26-30页 |
| ·K-L变换 | 第27-28页 |
| ·SVD理论 | 第28-30页 |
| ·基于PCA的人脸识别 | 第30-36页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·PCA算法描述 | 第30-35页 |
| ·改进PCA的算法描述 | 第35-36页 |
| ·实验结果与分析 | 第36-42页 |
| ·训练样本集的选择对识别率的影响 | 第37-40页 |
| ·主分量数及不同的分类器对识别率的影响 | 第40-41页 |
| ·采用图像预处理对识别率的影响 | 第41页 |
| ·改进的PCA方法对识别率的影响 | 第41-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 第五章 基于NMF的人脸识别方法研究 | 第43-52页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·NMF的发展 | 第43-44页 |
| ·NMF的基本原理 | 第44-46页 |
| ·NMF的目标函数 | 第44-45页 |
| ·NMF迭代规则 | 第45-46页 |
| ·基于NMF的人脸识别 | 第46-48页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·算法描述 | 第46-48页 |
| ·实验结果与分析 | 第48-51页 |
| ·训练样本集的选择及子空间维数对识别率的影响 | 第48-49页 |
| ·不同分类器对识别率的影响 | 第49页 |
| ·改进的NMF对识别率的影响 | 第49-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·论文总结 | 第52页 |
| ·展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
