特征提取技术在人脸识别中的研究与应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·引言 | 第7页 |
| ·生物识别技术简介 | 第7-9页 |
| ·生物识别技术的发展和现状 | 第7-8页 |
| ·生物识别技术的分类 | 第8-9页 |
| ·人脸识别技术 | 第9-11页 |
| ·人脸识别技术简介 | 第9页 |
| ·人脸识别技术的发展现状 | 第9-10页 |
| ·人脸识别技术的内容 | 第10-11页 |
| ·特征提取技术 | 第11-15页 |
| ·基于几何特征的方法 | 第11-12页 |
| ·基于统计的方法 | 第12页 |
| ·弹性图匹配 | 第12-13页 |
| ·神经网络方法 | 第13页 |
| ·支持向量机方法 | 第13页 |
| ·隐马尔可夫模型法 | 第13-15页 |
| 第二章 人脸图像的特征提取 | 第15-27页 |
| ·研究背景 | 第15页 |
| ·主成分分析(PCA) | 第15-17页 |
| ·K-L变换 | 第15-16页 |
| ·基于PCA的特征提取 | 第16-17页 |
| ·线性判别分析(LDA) | 第17-20页 |
| ·线性判别准则 | 第18-19页 |
| ·PCA+LDA | 第19-20页 |
| ·最大间距准则(MMC) | 第20-22页 |
| ·最大间距准则原理 | 第20-21页 |
| ·MMC与LDA关系 | 第21-22页 |
| ·最近邻分类器 | 第22-27页 |
| ·距离的度量 | 第23-25页 |
| ·最近邻决策准则 | 第25-27页 |
| 第三章 最大间距准则与局部保持结合的特征提取方法 | 第27-35页 |
| ·局部保持投影(LPP) | 第27-29页 |
| ·算法步骤 | 第27-28页 |
| ·局部保持准则 | 第28-29页 |
| ·最大间距准则与局部保持结合 | 第29-32页 |
| ·最大间距准则算法原理 | 第30-31页 |
| ·优化结合 | 第31-32页 |
| ·SVD定理 | 第32-35页 |
| ·基本原理 | 第32-33页 |
| ·SVD定理理论特性 | 第33页 |
| ·用SVD定理解决特征值求解问题 | 第33-35页 |
| 第四章 实验结果及分析 | 第35-55页 |
| ·人脸数据库 | 第35-36页 |
| ·ORL 人脸图像库 | 第35页 |
| ·YALE人脸图像库 | 第35-36页 |
| ·UMIST人脸图像库 | 第36页 |
| ·主成分分析算法实现 | 第36-40页 |
| ·线性判别分析算法实现 | 第40-43页 |
| ·最大间距准则算法实现 | 第43-46页 |
| ·最大间距准则与局部保持结合算法实现 | 第46-52页 |
| ·最大间距准则与局部保持结合算法的实际应用 | 第52-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第62页 |
