判别流形学习及人脸识别
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·选题来源和研究背景 | 第7-8页 |
| ·课题来源 | 第7页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·特征提取 | 第8-12页 |
| ·本文研究内容安排 | 第12-13页 |
| 第二章 子空间算法研究 | 第13-31页 |
| ·主成分分析 | 第13-14页 |
| ·线性判别分析 | 第14-17页 |
| ·流形学习 | 第17-26页 |
| ·LPP | 第18-19页 |
| ·Isometric Projection | 第19-21页 |
| ·NPE | 第21-22页 |
| ·图嵌入架构 | 第22-26页 |
| ·实验仿真及分析 | 第26-29页 |
| ·ORL人脸库实验仿真分析 | 第26-27页 |
| ·UMIST人脸库实验仿真分析 | 第27-28页 |
| ·实验分析 | 第28-29页 |
| ·小结 | 第29-31页 |
| 第三章 鲁棒局部判别嵌入 | 第31-47页 |
| ·MFA算法分析 | 第31-34页 |
| ·鲁棒局部判别嵌入 | 第34-41页 |
| ·算法思想 | 第34页 |
| ·类内局部信息描述 | 第34-36页 |
| ·类间边界信息描述 | 第36-37页 |
| ·最优线性嵌入 | 第37-40页 |
| ·算法总结 | 第40-41页 |
| ·实验分析 | 第41-46页 |
| ·Yale人脸库实验仿真 | 第41-42页 |
| ·AR人脸库实验仿真 | 第42-43页 |
| ·UMIST人脸库实验仿真 | 第43-44页 |
| ·FERET人脸库实验仿真 | 第44-45页 |
| ·算法分析讨论 | 第45-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 第四章 二维鲁棒局部判别嵌入 | 第47-59页 |
| ·二维鲁棒局部判别嵌入 | 第47-55页 |
| ·算法思想 | 第47-48页 |
| ·类内局部信息描述 | 第48-49页 |
| ·类间边界信息描述 | 第49-50页 |
| ·最优线性嵌入 | 第50-52页 |
| ·算法总结 | 第52-53页 |
| ·2DSLDE+2DPCA | 第53-55页 |
| ·实验分析 | 第55-58页 |
| ·Yale人脸库实验仿真 | 第55-56页 |
| ·AR人脸库实验仿真 | 第56-57页 |
| ·UMIST人脸库实验仿真 | 第57-58页 |
| ·算法分析讨论 | 第58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·总结 | 第59-60页 |
| ·展望 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 研究成果 | 第69页 |
