基于LDA的人脸识别

摘要	第1-4页
Abstract	第4-7页
第一章 绪论	第7-21页
·人脸识别的研究背景及意义	第7-9页
·人脸识别遇到的问题	第8-9页
·人脸识别的市场需求及应用	第9-11页
·人脸识别系统	第11-17页
·预处理	第11-12页
·特征提取方法介绍	第12-16页
·分类器	第16-17页
·评价标准	第17页
·人脸库介绍	第17-19页
·本文研究内容和结构安排	第19-21页
·本文主要研究内容	第19-20页
·本文结构安排	第20-21页
第二章 线性判别分析	第21-35页
·线性判别分析原理	第21-25页
·Fisher线性判别函数	第21-24页
·LDA用于人脸识别	第24-25页
·LDA用于人脸识别时出现的问题及解决方法	第25-31页
·数据降维	第25-28页
·小样本问题解决方法	第28-29页
·最大散度差线性鉴别分析(MMC)	第29-31页
·实验结果与分析	第31-34页
·本章小结	第34-35页
第三章 类依赖线性判别分析	第35-45页
·类依赖方法	第35-38页
·类依赖线性判别分析	第38-41页
·改进方法及实验结果	第41-44页
·基于改进方法的特征提取和分类识别	第41-42页
·实验结果及分析	第42-44页
·本章小结	第44-45页
第四章 类依赖增强LDA	第45-61页
·增强LDA	第46-52页
·类内离散度矩阵重新定义	第46-48页
·类间离散度矩阵的重新定义	第48-50页
·基于增强LDA的特征提取	第50-52页
·改进方法:类依赖增强LDA	第52-59页
·改进方法的介绍	第52页
·实验分析	第52-54页
·实验结果	第54-59页
·本章小结	第59-61页
第五章 结束语	第61-63页
·全文工作总结	第61-62页
·未来工作展望	第62-63页
致谢	第63-65页
参考文献	第65-69页
作者在读期间研究成果	第69页