基于伪特征值与误差检测的遮挡人脸识别研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 选题背景 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.3 本文研究的内容与意义 | 第13-14页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 遮挡人脸识别方法 | 第16-25页 |
| 2.1 人脸识别的基本方法 | 第16-18页 |
| 2.1.1 主成分分析算法(PCA) | 第16-17页 |
| 2.1.2 核主成分分析算法(KPCA) | 第17-18页 |
| 2.2 遮挡人脸识别方法 | 第18-23页 |
| 2.2.1 稀疏表示分类(SRC) | 第18-22页 |
| 2.2.2 基于PCA的人脸重构 | 第22-23页 |
| 2.3 人脸数据库 | 第23-25页 |
| 第三章 基于误差检测的遮挡人脸 | 第25-35页 |
| 3.1 图像预处理 | 第25-27页 |
| 3.1.1 人脸左右边界的确定 | 第26-27页 |
| 3.1.2 人眼位置估算 | 第27页 |
| 3.1.3 人脸图像划分 | 第27页 |
| 3.2 线性识别算法 | 第27-31页 |
| 3.2.1 线性误差算子 | 第27-28页 |
| 3.2.2 线性局部特征的提取与融合 | 第28-29页 |
| 3.2.3 实验结果分析 | 第29-31页 |
| 3.3 非线性识别算法 | 第31-35页 |
| 3.3.1 非线性误差算子 | 第31-32页 |
| 3.3.2 非线性局部特征的提取与融合 | 第32页 |
| 3.3.3 实验结果分析 | 第32-35页 |
| 第四章 基于伪特征值与误差检测改进的遮挡人脸识别 | 第35-47页 |
| 4.1 样本点的伪特征值计算 | 第35-36页 |
| 4.2 通过伪特征值计算样本相似矩阵 | 第36-39页 |
| 4.2.1 相似度度量方法的比较 | 第36-38页 |
| 4.2.2 样本相似矩阵的计算 | 第38-39页 |
| 4.3 筛选训练样本 | 第39-40页 |
| 4.4 基于伪特征值选样本点的KPCA方法 | 第40-41页 |
| 4.5 基于伪特征值与误差检测改进的遮挡人脸识别 | 第41-47页 |
| 4.5.1 实验结果分析 | 第43-47页 |
| 第五章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 5.1 全文总结 | 第47-48页 |
| 5.2 研究展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-54页 |
| 附录 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
