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单样本条件下的人脸识别算法研究

中文摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第一章 绪论第9-17页
   ·研究背景及意义第9-11页
   ·研究现状与发展第11-15页
   ·论文的主要工作第15页
   ·本文的组织结构第15-17页
第二章 相关技术第17-27页
   ·人脸识别技术第17-19页
     ·人脸识别系统基本框架第17-18页
     ·多样本与单样本问题第18-19页
   ·主成分分析及其改进算法第19-23页
     ·主成分分析第19-20页
     ·投影结合的主成分分析第20-22页
     ·增强的投影结合主成分分析第22-23页
   ·非下采样 Contourlet 变换第23-27页
第三章 基于样本扩充和改进 2DPCA 的单样本人脸识别第27-39页
   ·样本扩充方法第27-30页
     ·滑动窗口法第27-28页
     ·位平面方法第28-29页
     ·重采样第29-30页
     ·镜像变换第30页
   ·特征提取第30-35页
     ·二维主成分分析第30-33页
     ·改进的二维主成分分析第33-35页
   ·算法流程第35页
   ·实验结果与分析第35-38页
   ·本章小结第38-39页
第四章 基于光照不变特征的局部匹配单样本人脸识别第39-55页
   ·光照问题第39-45页
     ·光照归一化第40-43页
     ·建立光照模型第43页
     ·提取光照不变特征第43-45页
   ·基于 NSCT 的光照不变特征的提取第45-47页
   ·串行局部匹配策略第47-49页
   ·实验结果与分析第49-54页
   ·本章小结第54-55页
第五章 总结与展望第55-57页
   ·总结第55-56页
   ·展望第56-57页
参考文献第57-63页
攻读硕士学位期间发表的论文第63-64页
致谢第64-65页

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