基于稀疏表示的低质量人脸图像识别的研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-20页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第13-14页 |
| 1.2 人脸识别的研究综述 | 第14-17页 |
| 1.2.1 人脸识别的难点 | 第14-15页 |
| 1.2.2 人脸识别的研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第18-19页 |
| 1.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第2章 稀疏表示分类器相关算法介绍 | 第20-23页 |
| 2.1 稀疏表示分类器算法介绍 | 第20-21页 |
| 2.2 改进的稀疏表示分类器算法的介绍 | 第21-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 稀疏低秩成分表示 | 第23-31页 |
| 3.1 人脸稀疏低秩成分表示的动机 | 第23-24页 |
| 3.2 人脸的稀疏低秩成分表示 | 第24-26页 |
| 3.3 稀疏低秩成分表示的求解过程 | 第26-27页 |
| 3.4 稀疏低秩成分表示的算法分析 | 第27-30页 |
| 3.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 稀疏低秩成分编码 | 第31-36页 |
| 4.1 稀疏低秩成分编码的动机 | 第31页 |
| 4.2 稀疏低秩成分编码的求解过程 | 第31-33页 |
| 4.3 稀疏低秩成分编码的算法分析 | 第33-35页 |
| 4.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第5章 实验结果及分析 | 第36-57页 |
| 5.1 实验数据库介绍 | 第36-38页 |
| 5.2 稀疏低秩成分表示的实验及分析 | 第38-50页 |
| 5.2.1 欠样本训练集的实验 | 第38-39页 |
| 5.2.2 真实装扮图像的实验 | 第39-42页 |
| 5.2.3 噪声环境图像的实验 | 第42-45页 |
| 5.2.4 遮盖环境图像的实验 | 第45-48页 |
| 5.2.5 LFW数据库的实验 | 第48-50页 |
| 5.3 稀疏低秩成分编码的实验及分析 | 第50-56页 |
| 5.3.1 正常图像的实验 | 第50-51页 |
| 5.3.2 光照变化图像的实验 | 第51-52页 |
| 5.3.3 噪声环境图像的实验 | 第52-56页 |
| 5.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第6章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 工作总结 | 第57-58页 |
| 6.2 工作展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读硕士学位期间学术成果 | 第65页 |
