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基于改进PCA和SVM的Android平台人脸识别系统开发

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第10-20页
    1.1 研究背景及意义第10-12页
    1.2 国内外研究现状概述第12-18页
        1.2.1 人脸识别算法研究历史与现状第13-16页
        1.2.2 人脸识别应用研究历史与现状第16-18页
    1.3 本文研究内容第18-19页
    1.4 本文的组织结构第19-20页
第二章 手机人脸识别系统设计第20-32页
    2.1 系统整体设计第21-22页
    2.2 人脸图像采集第22-23页
    2.3 人脸图像预处理第23-31页
        2.3.1 图像几何特征标准化第24-25页
        2.3.2 灰度化处理第25-27页
        2.3.3 降噪滤波第27-30页
        2.3.4 直方图均衡化第30-31页
    2.4 本章小结第31-32页
第三章 基于改进主成分分析的人脸特征提取算法研究第32-49页
    3.1 主成分分析算法第33-38页
        3.1.1 Karhunen-Loève定理第33-35页
        3.1.2 PCA算法第35-38页
    3.2 二维主成分分析算法第38-41页
    3.3 基于F-范数及优化均值的二维主成分分析算法第41-44页
    3.4 实验结果与分析第44-48页
    3.5 本章小结第48-49页
第四章 基于支持向量机的人脸分类算法研究及改进第49-67页
    4.1 支持向量机第50-54页
        4.1.1 线性可分样本第50-52页
        4.1.2 线性不可分样本第52-54页
    4.2 邻近支持向量机第54-59页
        4.2.1 线性可分样本第55-57页
        4.2.2 线性不可分样本第57-59页
    4.3 基于样本选择的邻近支持向量机改进算法第59-63页
        4.3.1 基于中位数的样本选择算法第59-61页
        4.3.2 对邻近支持向量机算法的改进第61-63页
    4.4 实验结果与分析第63-66页
    4.5 本章小结第66-67页
第五章 系统功能实现与测试第67-84页
    5.1 人脸图像采集及预处理模块第69-74页
        5.1.1 获取原始人脸图像第69-70页
        5.1.2 人脸图像标准化第70-74页
    5.2 本地信息库管理模块第74-76页
    5.3 特征提取与降维模块第76-78页
    5.4 分类器模块第78-80页
    5.5 结果处理模块第80-81页
    5.6 整体测试第81-83页
    5.7 本章小结第83-84页
第六章 总结与展望第84-86页
    6.1 主要工作及结论第84-85页
    6.2 研究展望第85-86页
致谢第86-87页
参考文献第87-91页
攻读硕士学位期间的研究成果第91页

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