人脸识别算法研究与应用
摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第一章 绪论 | 第10-15页 |
1.1 人脸识别研究背景 | 第10-11页 |
1.2 人脸识别的发展过程 | 第11页 |
1.3 人脸识别的技术难点 | 第11-12页 |
1.4 人脸识别技术的前景 | 第12-13页 |
1.5 本文研究内容与章节安排 | 第13-15页 |
第二章 背景知识和相关理论 | 第15-23页 |
2.1 人脸识别系统 | 第15-16页 |
2.2 人脸数据库 | 第16页 |
2.2.1 ORL人脸库 | 第16页 |
2.2.2 YALE人脸库 | 第16页 |
2.2.3 PIE人脸库 | 第16页 |
2.3 人脸识别算法分类 | 第16-22页 |
2.3.1 基于人脸几何特征的方法 | 第17页 |
2.3.2 基于人工神经网的方法 | 第17页 |
2.3.3 基于统计的方法 | 第17页 |
2.3.4 基于特征空间的方法 | 第17-22页 |
2.4 本章总结 | 第22-23页 |
第三章 机器学习领域中的人脸识别问题 | 第23-29页 |
3.1 监督学习 | 第23-24页 |
1 KNN算法 | 第23-24页 |
3.2 非监督学习 | 第24-25页 |
2 k-mean算法 | 第24-25页 |
3.3 半监督学习 | 第25-28页 |
3 SSDR算法 | 第26-28页 |
3.4 本章总结 | 第28-29页 |
第四章 多水平人脸识别算法 | 第29-49页 |
4.1 LPP算法 | 第29-33页 |
4.2 TSA算法 | 第33-38页 |
4.3 多水平人脸识别算法(MFRA) | 第38-39页 |
4.4 数值实验 | 第39-45页 |
4.4.1 实验一 | 第39-41页 |
4.4.2 实验二 | 第41-42页 |
4.4.3 实验三 | 第42-43页 |
4.4.4 实验四 | 第43-44页 |
4.4.5 实验五 | 第44-45页 |
4.5 NTSA | 第45-48页 |
4.6 本章总结 | 第48-49页 |
第五章 结束语 | 第49-50页 |
5.1 论文总结 | 第49页 |
5.2 工作展望 | 第49-50页 |
致谢 | 第50-51页 |
参考文献 | 第51-54页 |
攻读硕士期间主要研究成果 | 第54-55页 |