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基于代数特征的民族面部特征研究

摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第1章 绪论第9-15页
   ·研究背景与意义第9-10页
   ·国内外研究现状第10-12页
   ·应用前景第12-13页
   ·研究内容与组织结构第13-15页
第2章 主要的代数特征抽取与识别技术第15-23页
   ·奇异值分解定理第16-17页
   ·主成分分析法第17页
   ·线性判别分析法第17-19页
   ·独立元分析法第19-20页
   ·本章小结第20-23页
第3章 民族人脸库图像预处理第23-33页
   ·多民族人脸数据库第23-24页
   ·多民族人脸图像预处理第24-31页
     ·灰度归一化第24-25页
     ·边缘检测第25-26页
     ·民族人脸图像二值化处理第26-27页
     ·尺寸归一化第27-31页
   ·本章小结第31-33页
第4章 基于PCA算法的民族面部特征研究第33-43页
   ·引言第33-34页
   ·本章所需的数学理论第34-39页
     ·K-L变换原理第34-36页
     ·主成分分析法的基本思想第36-38页
     ·K-最近邻分类法第38-39页
   ·PCA用于民族面部特征识别研究第39-40页
   ·实验及结论第40-42页
   ·本章小结第42-43页
第5章 基于HAAR-LIKE特征提取的民族面部特征研究第43-55页
   ·HAAR-LIKE特征第43-44页
   ·积分图第44-46页
   ·改进的HAAR-LIKE特征提取算法第46-49页
   ·民族面部特征识别过程第49-50页
   ·仿真及结论第50-54页
   ·本章小结第54-55页
第6章 总结与展望第55-57页
参考文献第57-61页
致谢第61页

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