基于改进的局部保持投影的人脸识别
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-21页 |
| ·人脸识别的研究背景及意义 | 第7页 |
| ·人脸识别的发展历史和国内外现状 | 第7-11页 |
| ·人脸识别的发展历史 | 第7-10页 |
| ·人脸识别的国内外现状 | 第10-11页 |
| ·自动人脸识别系统 | 第11-15页 |
| ·研究内容 | 第11-12页 |
| ·特征提取 | 第12-13页 |
| ·分类器设计 | 第13-14页 |
| ·相似性测量 | 第14-15页 |
| ·人脸识别研究中存在的困难 | 第15-17页 |
| ·主要人脸数据库简介 | 第17-18页 |
| ·本文的章节安排 | 第18-21页 |
| 第二章 经典的人脸识别方法 | 第21-31页 |
| ·典型的子空间方法 | 第21-26页 |
| ·主成分分析 | 第21-22页 |
| ·线性鉴别分析方法 | 第22-24页 |
| ·基于核的子空间方法 | 第24-26页 |
| ·流形学习方法 | 第26-30页 |
| ·等距映射 | 第26-27页 |
| ·局部线性嵌入 | 第27-29页 |
| ·拉普拉斯特征映射 | 第29-30页 |
| ·局部保持投影 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 张量子空间分析 | 第31-37页 |
| ·张量理论 | 第32页 |
| ·张量主成分分析 | 第32-34页 |
| ·张量线性判别分析 | 第34页 |
| ·实验结果 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 改进的局部保持投影算法 | 第37-49页 |
| ·局部保持投影 | 第37-39页 |
| ·局部保持投影的缺点 | 第39页 |
| ·改进的局部保持投影 | 第39-41页 |
| ·最大间距准则 | 第40页 |
| ·局部保持鉴别投影 | 第40-41页 |
| ·张量局部保持投影 | 第41-43页 |
| ·张量局部保持鉴别投影算法 | 第43-44页 |
| ·实验结果 | 第44-48页 |
| ·Yale库的实验 | 第45-47页 |
| ·ORL库的实验 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 总结与展望 | 第49-51页 |
| ·总结 | 第49-50页 |
| ·展望 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
