基于改进PCA的人脸识别混合算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究历史与现状 | 第10-12页 |
| ·人脸识别技术的研究历史 | 第10-11页 |
| ·国内外人脸识别的研究现状 | 第11-12页 |
| ·人脸识别技术的应用 | 第12-14页 |
| ·课题研究内容 | 第14-15页 |
| ·论文组织与安排 | 第15-17页 |
| 第二章 人脸识别技术概述 | 第17-35页 |
| ·人脸识别过程 | 第17-27页 |
| ·图像获取 | 第17-18页 |
| ·图像预处理 | 第18-21页 |
| ·人脸检测与定位 | 第21-26页 |
| ·特征提取与识别 | 第26-27页 |
| ·人脸识别技术的研究内容 | 第27-28页 |
| ·人脸识别技术的优点和难点 | 第28-29页 |
| ·人脸识别方法 | 第29-35页 |
| ·基于局部特征的人脸识别方法 | 第29-30页 |
| ·基于整体特征的人脸识别方法 | 第30-35页 |
| 第三章 基于主成分分析的人脸识别 | 第35-53页 |
| ·基于PCA算法的人脸识别 | 第35-43页 |
| ·PCA算法的基础——K-L变换 | 第35-37页 |
| ·特征向量的计算和选取 | 第37-41页 |
| ·距离函数的选取 | 第41-42页 |
| ·PCA算法的优缺点 | 第42-43页 |
| ·基于2DPCA算法的人脸识别 | 第43-47页 |
| ·2DPCA算法的基本原理 | 第43-45页 |
| ·2DPCA算法的分类 | 第45-46页 |
| ·2DPCA算法的图像重构 | 第46页 |
| ·2DPCA算法的优缺点 | 第46-47页 |
| ·改进的PCA算法 | 第47-49页 |
| ·基于改进PCA+LDA算法的人脸识别 | 第49-51页 |
| ·基于改进PCA+2DPCA算法的人脸识别 | 第51-53页 |
| 第四章 实验结果及其分析 | 第53-61页 |
| ·实验数据库及实验环境 | 第53-54页 |
| ·实验数据与结果分析 | 第54-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·本文的工作总结 | 第61-62页 |
| ·展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第69页 |
