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基于学习的人脸识别研究

摘要第1-5页
Abstract第5-7页
目录第7-11页
图索引第11-14页
表索引第14-15页
第一章 绪论第15-37页
   ·引言第15页
   ·生物特征识别第15-18页
   ·人脸识别第18-32页
     ·人脸检测研究现状第19-24页
     ·人脸识别研究现状第24-31页
     ·人脸识别相关资源第31-32页
   ·论文的主要工作第32-37页
     ·论文的研究成果第32-34页
     ·论文组织结构第34-37页
第二章 基于肤色特征和减法聚类的人脸检测第37-67页
   ·引言第37页
   ·肤色检测颜色模型第37-39页
     ·归一化的RGB颜色模型第37-38页
     ·HSV颜色模型第38-39页
   ·基于高斯分布的单人脸检测第39-49页
     ·人脸肤色模型第41页
     ·二值图像积分投影第41-43页
     ·投影曲线和高斯函数第43-44页
     ·参数确定与边界求解第44-47页
     ·算法小结第47页
     ·阶段实验第47-49页
   ·基于改进减法聚类的多人脸检测第49-61页
     ·山峰聚类第50-52页
     ·减法聚类第52-53页
     ·人脸检测中的改进减法聚类第53-56页
     ·减少聚类数据第56-57页
     ·多人脸检测小结第57-58页
     ·阶段实验第58-61页
   ·减法聚类的视频运动目标定位第61-65页
     ·Highway定位实验第61-62页
     ·减法聚类与区域生长法比较第62-64页
     ·抗噪性实验第64-65页
   ·本章小结第65-67页
第三章 基于姿态校正的人脸检测第67-77页
   ·引言第67页
   ·人脸检测第67-72页
     ·算法概述第67页
     ·肤色模型第67-69页
     ·人脸区域提取及姿态估计第69-72页
   ·人脸验证第72-74页
     ·眼睛区域提取第73页
     ·嘴唇区域提取第73-74页
   ·实验结果及分析第74-76页
     ·姿态估计第74-75页
     ·人脸检测第75-76页
   ·本章小节第76-77页
第四章 基于流形学习的人脸识别第77-99页
   ·引言第77-78页
   ·流形学习算法概述第78-84页
     ·LLE算法第79-80页
     ·Isomap算法第80-82页
     ·Laplacian Eigenmap第82-83页
     ·流形学习算法小结第83-84页
   ·中心近邻嵌入第84-90页
     ·构造邻接图第84-85页
     ·选择权系数第85-86页
     ·CNE映射第86-87页
     ·实验结果及分析第87-90页
   ·鉴别矢量角嵌入第90-96页
     ·构造邻接图第90-91页
     ·选择权系数第91-92页
     ·低维嵌入第92-94页
     ·分类器设计第94页
     ·实验结果与分析第94-96页
   ·几种人脸识别方法比较第96-97页
   ·本章小结第97-99页
第五章 基于正交补空间的人脸识别第99-107页
   ·引言第99页
   ·基于正交补空间的人脸识别第99-102页
     ·人脸样本正交化第99-100页
     ·正交补计算第100-101页
     ·分类器设计第101-102页
   ·实验结果及分析第102-105页
     ·人脸样本正交分解第102页
     ·Yale库实验第102-104页
     ·AT&T库实验第104-105页
   ·结论第105-107页
第六章 切割子模块的单样本人脸识别第107-121页
   ·引言第107-108页
   ·单样本人脸识别第108-110页
     ·单样本研究背景第108-109页
     ·单样本研究意义第109-110页
   ·单样本人脸识别方法第110-113页
     ·(PC)~2A方法第110-112页
     ·E(PC)~2A)方法第112-113页
   ·单样本子模块主成分分析第113-116页
     ·子模块主成分分析第114-115页
     ·子模块主成分计算及特征提取第115-116页
   ·子模块分类器第116页
   ·实验结果及分析第116-119页
   ·本章小节第119-121页
第七章 工作总结和展望第121-123页
   ·论文工作总结第121-122页
   ·展望第122-123页
参考文献第123-131页
致谢第131-133页
作者简历及在学期间所取得的科研成果第133-135页

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