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基于低秩表示的人脸识别方法研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
1 绪论第15-25页
    1.1 课题研究背景及意义第15-16页
    1.2 人脸识别研究的重要性第16-17页
    1.3 人脸识别研究现状第17-21页
        1.3.1 基于非回归模型的人脸识别第17-19页
        1.3.2 基于回归模型的人脸识别第19-21页
        1.3.3 基于彩色人脸图像识别第21页
    1.4 本文涉及的数据库第21-22页
    1.5 本文研究工作概述第22-23页
    1.6 论文组织安排第23-25页
2 基于稳健核范数的矩阵回归第25-51页
    2.1 引言第25-27页
    2.2 基于稳健的核范数矩阵回归第27-31页
        2.2.1 稳健的核范数刻画第27-28页
        2.2.2 稳健的核范数优化问题第28-30页
        2.2.3 稳健的矩阵回归模型第30-31页
    2.3 RMR模型算法第31-35页
        2.3.1 算法的复杂度分析第35页
        2.3.2 算法的收敛性第35页
    2.4 基于稳健核范数的分类方法第35-37页
        2.4.1 基于核范数的分类问题第35-36页
        2.4.2 RMR模型分类器设计第36-37页
    2.5 实验第37-48页
        2.5.1 Extended Yale B人脸数据库上的实验第38-40页
        2.5.2 AR人脸数据库上的实验第40-43页
        2.5.3 无约束数据库和大样本数据库上的实验第43-44页
        2.5.4 训练样本带遮挡、光照影响的实验第44-45页
        2.5.5 算法收敛性实验第45-46页
        2.5.6 参数和非凸函数的选择第46-48页
    2.6 本章小结第48-51页
3 基于稀疏-加权核范数的稳健矩阵回归第51-63页
    3.1 引言第51-52页
    3.2 稀疏-加权核范数矩阵回归第52-53页
    3.3 S-RMR算法第53-55页
        3.3.1 复杂度分析第55页
    3.4 分类器设计第55-57页
    3.5 实验第57-60页
        3.5.1 Extended Yale B人脸数据库上的实验第57页
        3.5.2 AR人脸数据库上的实验第57-58页
        3.5.3 训练样本带有混合噪声的实验第58-60页
        3.5.4 参数和权重选择第60页
    3.6 本章小结第60-63页
4 基于双侧加权的低秩逼近稳健矩阵回归第63-79页
    4.1 引言第63-64页
    4.2 双侧加权的矩阵回归第64-66页
    4.3 BWMR算法第66-69页
        4.3.1 复杂度分析第69页
        4.3.2 收敛性分析第69页
    4.4 分类器设计第69-70页
    4.5 实验第70-76页
        4.5.1 真实遮挡的人脸识别实验第70-71页
        4.5.2 光照影响下的人脸识别实验第71页
        4.5.3 带遮挡的人脸识别实验第71-72页
        4.5.4 干净人脸数据库上的实验第72-73页
        4.5.5 非凸函数的选择第73页
        4.5.6 参数选择和收敛性实验第73-76页
    4.6 本章小结第76-79页
5 基于张量回归的人脸识别第79-97页
    5.1 引言第79页
    5.2 张量的相关概念第79-85页
    5.3 矩阵体积与张量体积第85-88页
        5.3.1 矩阵体积第85-87页
        5.3.2 张量体积第87-88页
    5.4 基于张量体积约束的张量主成分分析第88-89页
    5.5 基于张量体积约束的张量回归第89-91页
    5.6 分类器设计第91-92页
    5.7 实验第92-96页
        5.7.1 张量稳健主成分分析的实验第92-94页
        5.7.2 彩色人脸图像识别第94-96页
    5.8 本章小结第96-97页
6 总结与展望第97-99页
    6.1 本文工作总结第97-98页
    6.2 未来工作展望第98-99页
7 附录1(相关收敛性的证明)第99-105页
致谢第105-107页
参考文献第107-121页
附录2第121-122页

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