基于低秩表征的人脸识别技术研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 选题意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究的国内外现状 | 第10-12页 |
| 1.3 人脸识别技术面临的挑战 | 第12-13页 |
| 1.4 人脸数据库 | 第13-15页 |
| 1.5 论文的主要工作及章节安排 | 第15-17页 |
| 2 稀疏、协同表征理论 | 第17-26页 |
| 2.1 稀疏表征理论 | 第17-21页 |
| 2.1.1 引言 | 第17页 |
| 2.1.2 稀疏表征模型分析 | 第17-19页 |
| 2.1.3 稀疏表征重构误差 | 第19-20页 |
| 2.1.4 稀疏表征算法实现 | 第20-21页 |
| 2.2 协同表征理论 | 第21-26页 |
| 2.2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2.2 协同表征模型分析 | 第21-23页 |
| 2.2.3 协同表征重构误差 | 第23-24页 |
| 2.2.4 协同表征算法实现 | 第24-26页 |
| 3 基于低秩矩阵恢复的人脸识别算法 | 第26-38页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 低秩矩阵恢复理论 | 第26-30页 |
| 3.3 基于低秩矩阵恢复与稀疏表征的人脸识别算法 | 第30-33页 |
| 3.4 基于低秩矩阵恢复与协同表征的人脸识别算法 | 第33-35页 |
| 3.5 实验结果与讨论 | 第35-38页 |
| 3.5.1 识别率对比 | 第35-37页 |
| 3.5.2 计算成本对比 | 第37-38页 |
| 4 不变性低秩纹理提取算法 | 第38-52页 |
| 4.1 引言 | 第38-39页 |
| 4.2 不变性低秩纹理 | 第39-42页 |
| 4.3 修复变形和损坏的低秩纹理 | 第42-43页 |
| 4.4 算法实现 | 第43-47页 |
| 4.5 仿真结果 | 第47-52页 |
| 4.5.1 人脸图像的提取结果 | 第48-50页 |
| 4.5.2 复杂纹理图像的提取结果 | 第50-51页 |
| 4.5.3 小结 | 第51-52页 |
| 5 总结和展望 | 第52-54页 |
| 5.1 总结 | 第52-53页 |
| 5.2 展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 浙江师范大学学位论文诚信承诺书 | 第62页 |
