基于流形学习的稀疏人脸特征提取
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 1 绪论 | 第12-26页 |
| ·人脸识别概述 | 第13-18页 |
| ·人脸识别的研究意义及其应用前景 | 第13-15页 |
| ·人脸识别的发展 | 第15-16页 |
| ·人脸的定位与检测 | 第16页 |
| ·人脸特征提取 | 第16-18页 |
| ·人脸识别的方法 | 第18页 |
| ·基于线性投影方法的人脸特征抽取概述 | 第18-24页 |
| ·基于主成分分析的人脸特征提取方法概述 | 第19-21页 |
| ·基于线性鉴别分析的人脸特征提取方法概述 | 第21-22页 |
| ·基于流形学习的人脸特征提取方法概述 | 第22-23页 |
| ·基于稀疏学习的线性投影方法概述 | 第23-24页 |
| ·本文研究工作概述 | 第24-25页 |
| ·本文的内容安排 | 第25-26页 |
| 2 基本投影理论与算法 | 第26-39页 |
| ·引言 | 第26-27页 |
| ·主成分分析 | 第27-28页 |
| ·二维主成分分析 | 第28-29页 |
| ·基本思想与理论 | 第28-29页 |
| ·基于图像矩阵的二维线性特征提取 | 第29页 |
| ·稀疏主成分分析 | 第29-31页 |
| ·基本思想与发展背景 | 第29-30页 |
| ·稀疏主成分分析的理论分析 | 第30-31页 |
| ·稀疏特征提取 | 第31页 |
| ·线性鉴别分析(LDA) | 第31-33页 |
| ·线性鉴别分析的基本思想 | 第31-32页 |
| ·Fisher鉴别准则 | 第32-33页 |
| ·二维线性鉴别分析(2DLDA) | 第33-35页 |
| ·2DLDA的基本思想 | 第33-34页 |
| ·2DLDA的理论分析 | 第34-35页 |
| ·稀疏鉴别分析 | 第35-37页 |
| ·基本思想与背景 | 第35-36页 |
| ·稀疏鉴别分析(SDA) | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 3 基于流形学习的稀疏投影方法 | 第39-62页 |
| ·引言 | 第39-42页 |
| ·局部保持投影 | 第42-45页 |
| ·基本思想 | 第42-43页 |
| ·局部保持投影的理论分析 | 第43-44页 |
| ·局部保持投影的数值分析 | 第44-45页 |
| ·LPP算法过程 | 第45页 |
| ·图嵌入算法框架 | 第45-48页 |
| ·边缘鉴别分析(MFA) | 第46-47页 |
| ·基于图的算法框架 | 第47-48页 |
| ·基于向量的回归方法概述 | 第48-49页 |
| ·基于图的稀疏投影 | 第49-51页 |
| ·基于图的稀疏投影学习模型 | 第50-51页 |
| ·最优的稀疏投影 | 第51页 |
| ·稀疏的局部鉴别投影 | 第51-60页 |
| ·局部邻域图的构造 | 第52页 |
| ·稀疏的局部鉴别投影模型 | 第52-53页 |
| ·最优的稀疏投影及算法过程 | 第53-54页 |
| ·实验与分析 | 第54-60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 4 基于流形学习的稀疏二维特征提取方法 | 第62-77页 |
| ·引言 | 第62页 |
| ·基于图像矩阵的稀疏特征提取模型 | 第62-63页 |
| ·图谱分析 | 第63-64页 |
| ·基于图像矩阵的二维回归拓展 | 第64-65页 |
| ·无监督S2DLPP算法 | 第65-72页 |
| ·无监督S2DLPP算法过程 | 第65-66页 |
| ·计算时间复杂度和空间复杂度的分析与比较 | 第66-67页 |
| ·稀疏脸及其语义解释 | 第67-68页 |
| ·在Yale数据库上的人脸识别 | 第68-70页 |
| ·S2DLPP对光照、表情及时间变化的鲁棒性 | 第70-71页 |
| ·在FERET人脸数据库上的实验 | 第71-72页 |
| ·监督的S2DLDP算法 | 第72-75页 |
| ·S2DLDP算法模型与算法过程 | 第72-73页 |
| ·可视的人脸语义特征子空间 | 第73页 |
| ·S2DLDP对光照、表情变化的鲁棒性 | 第73-74页 |
| ·S2DLDP对光照、表情及时间变化的鲁棒性 | 第74-75页 |
| ·本章小结 | 第75-77页 |
| 5 稀疏鉴别投影理论及其算法 | 第77-90页 |
| ·引言 | 第77-78页 |
| ·模型的重写 | 第78-79页 |
| ·求解稀疏投影的相关理论背景 | 第79-80页 |
| ·稀疏投影逼近定理 | 第80-84页 |
| ·快速稀疏投影算法 | 第84页 |
| ·稀疏投影算法过程 | 第84-85页 |
| ·实验 | 第85-88页 |
| ·S2DP对光照、表情变化的鲁棒性 | 第85-87页 |
| ·S2DP对姿态与光照的鲁棒性 | 第87-88页 |
| ·本章小结 | 第88-90页 |
| 结束语 | 第90-92页 |
| 致谢 | 第92-93页 |
| 参考文献 | 第93-105页 |
| 附录 | 第105-106页 |
