用于少数民族人脸图像识别的算法比较研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 引言 | 第8-9页 |
| 1.2 人脸识别算法的研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 基本内容与章节安排 | 第10-11页 |
| 第二章 基于PCA人脸识别算法研究 | 第11-19页 |
| 2.1 PCA的基本原理 | 第11页 |
| 2.2 K-L变换的数学表示 | 第11-12页 |
| 2.3 奇异值分解 | 第12-13页 |
| 2.4 PCA人脸识别算法研究 | 第13-16页 |
| 2.4.1 特征提取 | 第13-14页 |
| 2.4.2 分类识别 | 第14-16页 |
| 2.5 数据库以及条件设置 | 第16-17页 |
| 2.5.1 环境设置 | 第16页 |
| 2.5.2 数据库 | 第16-17页 |
| 2.6 实验及分析 | 第17-19页 |
| 2.6.1 实验过程 | 第17-18页 |
| 2.6.2 结果分析 | 第18-19页 |
| 第三章 基于PCA+BP神经网络人脸识别算法研究 | 第19-31页 |
| 3.1 人工神经网络 | 第19-23页 |
| 3.1.1 人工神经元 | 第19页 |
| 3.1.2 传递函数 | 第19-21页 |
| 3.1.3 拓扑结构 | 第21-22页 |
| 3.1.4 神经网络的训练 | 第22页 |
| 3.1.5 梯度下降法 | 第22-23页 |
| 3.2 BP神经网络 | 第23-24页 |
| 3.2.1 参数选择 | 第23-24页 |
| 3.3 PCA+BP神经网络人脸识别算法研究 | 第24-25页 |
| 3.3.1 特征提取 | 第24页 |
| 3.3.2 分类识别 | 第24-25页 |
| 3.4 实验及分析 | 第25-31页 |
| 3.4.1 实验过程 | 第25-29页 |
| 3.4.2 结果分析 | 第29-31页 |
| 第四章 基于PCA+SVM人脸识别算法研究 | 第31-37页 |
| 4.1 SVM的基本原理 | 第31页 |
| 4.2 线性分类函数 | 第31-33页 |
| 4.3 非线性分类函数 | 第33页 |
| 4.4 核函数 | 第33-34页 |
| 4.5 实验及分析 | 第34-37页 |
| 4.5.1 实验过程 | 第34-36页 |
| 4.5.2 结果分析 | 第36-37页 |
| 第五章 总结与展望 | 第37-39页 |
| 5.1 总结 | 第37页 |
| 5.2 展望 | 第37-39页 |
| 参考文献 | 第39-42页 |
| 致谢 | 第42-43页 |
| 作者简介 | 第43-44页 |
| 导师评阅表 | 第44页 |
