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人脸识别中的姿态估计、识别算法和融合算法的研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-9页
目录第9-16页
第1章 绪论第16-30页
   ·自动人脸识别的研究背景与问题描述第16页
   ·自动人脸识别的优势与不足第16-20页
     ·人脸识别的应用第17页
     ·人脸识别的优势第17-19页
     ·人脸识别的弱点第19-20页
   ·心里学和神经学的研究成果对人脸识别的启迪第20-24页
   ·自动人脸识别中存在的主要问题第24-26页
   ·本文的主要贡献第26-28页
   ·论文的内容结构第28-30页
第2章 人脸识别的研究现状和难点问题第30-36页
   ·国内研究团队第30页
   ·评估数据库和评测方法第30-34页
     ·人脸数据库第30-32页
     ·FERET测试第32页
     ·FRVT测试第32-34页
   ·国内外主要的人脸识别商业系统第34页
   ·前沿问题和开放问题第34-35页
   ·发展现状的总结第35-36页
第3章 判别LLE(DLLE)第36-52页
   ·局部线性保持嵌入(LLE)第37-40页
     ·LLE的思想-宏观全局,局部实现第37-39页
     ·LLE的一些性质第39-40页
   ·判别LLE第40-48页
     ·DLLE的提出第40-41页
     ·目标函数和嵌入映射第41-44页
     ·DLLE和LLE的比较第44-47页
     ·其它有监督LLE第47-48页
     ·寻找DLLE的显式映射第48页
   ·姿态变化下的人脸识别实验第48-51页
     ·DLLE用于姿态无关的识别第48-50页
     ·对比试验第50-51页
   ·本章小结第51-52页
第4章 Fisher线性判别的研究和改进第52-78页
   ·LDA算法第53-54页
   ·LDA算法的一些变种第54-56页
     ·Fisherfaces第54-55页
     ·R-LDA第55页
     ·GLDA第55页
     ·DLDA第55-56页
     ·UDT第56页
   ·CCLDA的提出第56-58页
   ·CCLDA算法的实验设计第58-62页
     ·FERET表情库实验第58-60页
     ·掌纹库实验第60-61页
     ·参数变化对识别率的影响第61-62页
   ·SFisherface算法第62-66页
   ·对称性约束下的LDA方法第66-69页
     ·基图像对称性的数学描述第67页
     ·SC-LDA的提出第67-69页
   ·SFisherface和SC-LDA算法的实验设计第69-76页
     ·SFisherface与SC-LDA用于表情变化的人脸识别第69-72页
     ·SFisherface用于姿态变化的人脸识别第72-74页
     ·SFisherface与SC-LDA用于光照变化的人脸识别第74-76页
   ·本章小结第76-78页
第5章 使用典型相关分析估计人脸姿态第78-88页
   ·人脸姿态估计的数学描述第78-79页
   ·CCA用于人脸姿态估计第79-84页
     ·CCA模型第79-80页
     ·CCA正则化第80-81页
     ·核CCA模型(KCCA)第81-82页
     ·核CCA用于人脸姿态估计第82-83页
     ·核CCA中心化第83-84页
   ·实验设计第84-87页
     ·使用CCA和KCCA进行人脸姿态估计第84-86页
     ·其它方法在FacePix上的估计误差第86-87页
   ·本章小结第87-88页
第6章 增强典型相关分析在人脸识别特征融合中的应用第88-102页
   ·增强典型相关分析第89-93页
     ·类内相关矩阵和类间相关矩阵第89-90页
     ·ECA的目标函数第90-91页
     ·ECA目标函数的求解第91-93页
     ·特征层融合的算法第93页
   ·实验设计第93-100页
     ·FERET数据库第93-98页
     ·近红外&可见光数据库第98-100页
   ·本章小结第100-102页
第7章 总结与后继工作第102-106页
   ·本文总结第102-103页
   ·后继工作第103-106页
参考文献第106-114页
致谢第114-116页
附录 项目经历第116-118页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第118页

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