基于概率隐语义分析的人脸识别
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 图清单 | 第8-9页 |
| 表清单 | 第9-10页 |
| 注释表清单 | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| ·人脸识别背景 | 第11-12页 |
| ·人脸识别研究现状 | 第12-14页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第14页 |
| ·本文的内容安排 | 第14-16页 |
| 第二章 PLsA模型 | 第16-23页 |
| ·背景知识 | 第16-19页 |
| ·PLSA原理 | 第19-21页 |
| ·图模型 | 第19-20页 |
| ·EM算法 | 第20-21页 |
| ·PLsA的应用 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 spatial-PLSA模型 | 第23-33页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·spatial-PLsA实验 | 第23-32页 |
| ·构建字典库 | 第23-24页 |
| ·学习主题分布 | 第24-25页 |
| ·空间结构信息 | 第25-26页 |
| ·实验过程设置 | 第26-28页 |
| ·实验结果分析 | 第28-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 扩展的spatial-PLsA模型 | 第33-47页 |
| ·贝叶斯方法 | 第33-35页 |
| ·分类构建字典 | 第35-37页 |
| ·分类训练PLsA模型 | 第37-39页 |
| ·局部和全局一致性 | 第39-45页 |
| ·引言 | 第39-40页 |
| ·RPLSA原理 | 第40-42页 |
| ·实验部分 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第五章 判别字典训练 | 第47-55页 |
| ·自组织映射 | 第47-51页 |
| ·sOM简介 | 第47-50页 |
| ·sOM实验 | 第50-51页 |
| ·学习向量量化 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-58页 |
| ·已有工作小结 | 第55-56页 |
| ·未来工作展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第64页 |
