基于稀疏表示改进的人脸识别方法研究
| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第15-28页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 研究现状 | 第16-26页 |
| 1.3 研究内容 | 第26页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第26-28页 |
| 2 相关理论基础 | 第28-38页 |
| 2.1 引言 | 第28页 |
| 2.2 稀疏表示理论 | 第28-30页 |
| 2.3 特征提取 | 第30-33页 |
| 2.4 稀疏表示方法 | 第33-37页 |
| 2.5 小结 | 第37-38页 |
| 3 冗余字典结构优化算法 | 第38-54页 |
| 3.1 引言 | 第38-39页 |
| 3.2 冗余字典 | 第39-41页 |
| 3.3 线性鉴别字典 | 第41-44页 |
| 3.4 实验分析 | 第44-53页 |
| 3.5 小结 | 第53-54页 |
| 4 基于稀疏表示的快速l2-范数人脸识别方法 | 第54-65页 |
| 4.1 引言 | 第54-55页 |
| 4.2 原子缩减 | 第55-56页 |
| 4.3 稀疏系数求解 | 第56-58页 |
| 4.4 算法描述 | 第58-59页 |
| 4.5 实验分析 | 第59-64页 |
| 4.6 小结 | 第64-65页 |
| 5 原型系统设计与实现 | 第65-72页 |
| 5.1 引言 | 第65页 |
| 5.2 系统流程设计 | 第65-66页 |
| 5.3 系统功能模块 | 第66-68页 |
| 5.4 系统功能演示 | 第68-70页 |
| 5.5 小结 | 第70-72页 |
| 6 总结与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 本文总结 | 第72-73页 |
| 6.2 工作展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-81页 |
| 作者简历 | 第81-83页 |
| 学位论文数据集 | 第83页 |
