基于支持向量机的人脸识别技术
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-5页 |
| 第一章 绪论 | 第5-12页 |
| ·研究背景 | 第5-9页 |
| ·模式识别 | 第5-6页 |
| ·支持向量机 | 第6-7页 |
| ·人脸识别 | 第7-9页 |
| ·课题研究意义及现状 | 第9-10页 |
| ·本文工作概述 | 第10-12页 |
| ·创新点 | 第10页 |
| ·章节结构 | 第10-12页 |
| 第二章 支持向量机理论 | 第12-20页 |
| ·理论背景 | 第12-15页 |
| ·线性支持向量机 | 第15-16页 |
| ·非线性支持向量机 | 第16-19页 |
| ·小结 | 第19-20页 |
| 第三章 人脸识别的过程与方法 | 第20-26页 |
| ·人脸识别过程 | 第20-21页 |
| ·人脸识别方法 | 第21-24页 |
| ·人脸识别测试平台 | 第24页 |
| ·总结 | 第24-26页 |
| 第四章 人脸图像的预处理与特征提取 | 第26-33页 |
| ·预处理 | 第26-29页 |
| ·光照补偿 | 第26-27页 |
| ·直方图均衡化 | 第27-28页 |
| ·归一化 | 第28页 |
| ·二值化 | 第28-29页 |
| ·特征提取 | 第29-33页 |
| ·主成分分析 | 第29-31页 |
| ·线性判别分析 | 第31页 |
| ·算法实现 | 第31-33页 |
| 第五章 基于SVM的人脸识别 | 第33-42页 |
| ·多类分类方法介绍 | 第33-35页 |
| ·改进的分类方法 | 第35-36页 |
| ·仿真实验 | 第36-39页 |
| ·实验结果对比与分析 | 第39-42页 |
| 第六章 总结和展望 | 第42-44页 |
| ·总结 | 第42页 |
| ·展望 | 第42-44页 |
| 参考文献 | 第44-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
