基于变化字典的单样本人脸识别算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.3 研究现状 | 第10-12页 |
| 1.4 本文的主要内容和结构 | 第12-14页 |
| 第二章 单样本人脸识别的常用方法 | 第14-19页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 常用算法介绍 | 第14-18页 |
| 2.2.1 图像增强法 | 第14-15页 |
| 2.2.2 样本扩充法 | 第15-16页 |
| 2.2.3 特征子空间扩展法 | 第16页 |
| 2.2.4 三维建模法 | 第16-17页 |
| 2.2.5 通用学习法 | 第17-18页 |
| 2.3 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 基于局部联合表示的单样本人脸识别算法 | 第19-31页 |
| 3.1 引言 | 第19页 |
| 3.2 局部联合表示模型 | 第19-21页 |
| 3.2.1 基于联合表示的字典学习 | 第19-20页 |
| 3.2.2 局部联合表示模型 | 第20-21页 |
| 3.3 LVJR优化求解 | 第21-22页 |
| 3.3.1 字典学习优化求解 | 第21页 |
| 3.3.2 局部联合表示模型求解 | 第21-22页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第22-28页 |
| 3.4.1 参数设置 | 第22-23页 |
| 3.4.2 CMU MULTI-PIE人脸数据库 | 第23-26页 |
| 3.4.3 AR人脸数据库 | 第26-28页 |
| 3.5 改进LVJR | 第28-29页 |
| 3.6 本章小结 | 第29-31页 |
| 第四章 基于三重局部协同表示的单样本人脸识别算法 | 第31-43页 |
| 4.1 引言 | 第31页 |
| 4.2 三重局部协同表示 | 第31-34页 |
| 4.2.1 Gabor特征提取 | 第31-33页 |
| 4.2.2 三重局部特征提取 | 第33页 |
| 4.2.3 局部协同表示 | 第33-34页 |
| 4.3 实验结果对比分析 | 第34-41页 |
| 4.3.1 参数设置 | 第35页 |
| 4.3.2 CMU MULTI-PIE人脸数据库 | 第35-39页 |
| 4.3.3 AR人脸数据库 | 第39-40页 |
| 4.3.4 LFW人脸数据库 | 第40-41页 |
| 4.4 讨论 | 第41-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 总结与展望 | 第43-45页 |
| 5.1 本文总结 | 第43页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第43-45页 |
| 参考文献 | 第45-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第51页 |
