基于综合集成的人脸识别

第一章 引言	第1-17页
·人脸识别意义	第8-10页
·人脸检测与识别现状	第10-14页
·人脸检测	第10-12页
·人脸识别	第12-14页
·论文研究内容及结构安排	第14-17页
第二章 人脸检测	第17-31页
·概述	第17-18页
·提取人脸特征	第18-21页
·人脸检测	第21-25页
·加权K近邻分类器	第22-23页
·模糊聚类C均值算法	第23-24页
·模糊聚类与加权K近邻相结合	第24-25页
·实验结果	第25-31页
第三章 基于局部子空间特征的人脸识别	第31-46页
·概述	第31-32页
·非负矩阵分解提取子空间特征	第32-33页
·局部非负矩阵分解提取子空间特征	第33-34页
·基于BAGGlNG神经网络的人脸识别	第34-41页
·Bagging神经网络分类器	第35-40页
·人脸识别过程	第40-41页
·实验结果	第41-46页
第四章 基于几何特征的人脸识别	第46-63页
·概述	第46-47页
·图像预处理	第47-55页
·平滑处理	第47-48页
·中值滤波处理	第48-49页
·标准化处理	第49-51页
·基于Canny方法的边缘检测	第51-55页
·二值化处理	第55页
·基于检测几何特征点的人脸识别	第55-61页
·人脸的形状比例及特征	第55-57页
·特征点检测	第57-61页
·识别方法	第61页
·实验结果	第61-63页
第五章 基于综合集成的人脸识别	第63-72页
·概述	第63页
·集成系统结构	第63-66页
·自适应加权多分类器集成方法	第66-69页
·自适应加权多分类器集成用于人脸识别	第69-70页
·实验结果	第70-72页
第六章 总结与展望	第72-74页
·本文工作总结	第72-73页
·未来工作展望	第73-74页
参考文献	第74-79页
致谢	第79-80页
攻读学位期间的主要研究成果	第80页