数值代数在图像复原和人脸识别中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| ·研究工作的背景和意义 | 第10-11页 |
| ·图像复原的背景和意义 | 第10-11页 |
| ·人脸识别的背景和意义 | 第11页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第11-17页 |
| ·图像复原模型 | 第11-12页 |
| ·不适定问题和正则化方法 | 第12-15页 |
| ·人脸识别中的数据降维 | 第15-17页 |
| ·本文的研究贡献与章节安排 | 第17-19页 |
| 第二章 Tikhonov型正则化方法 | 第19-41页 |
| ·Tikhonov正则化方法 | 第19-21页 |
| ·分数阶Tikhonov正则化方法 | 第21-22页 |
| ·新型Tikhonov正则化方法 | 第22-23页 |
| ·改进的Tikhonov正则化方法 | 第23-26页 |
| ·改进的Tikhonov正则化方法的介绍 | 第23-24页 |
| ·几种Tikhonov型正则化方法的比较 | 第24-26页 |
| ·大规模问题的求解 | 第26-28页 |
| ·Lanczos双对角化方法 | 第26-27页 |
| ·杂交Lanczos双对角正则化方法 | 第27-28页 |
| ·数值实验 | 第28-40页 |
| ·实验一 | 第28-35页 |
| ·实验二 | 第35-36页 |
| ·实验三 | 第36-38页 |
| ·实验四 | 第38页 |
| ·实验五 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第三章 人脸识别中的降维方法 | 第41-55页 |
| ·经典的降维方法 | 第41-42页 |
| ·LLE 算法及其改进算法 | 第42-48页 |
| ·LLE 算法 | 第42-44页 |
| ·ONPP 算法 | 第44-45页 |
| ·GPLLE 算法 | 第45-48页 |
| ·改进的 LLE 算法 | 第48-50页 |
| ·算法介绍 | 第48-49页 |
| ·有监督数据的降维 | 第49-50页 |
| ·数值实验 | 第50-54页 |
| ·人脸数据库 | 第50-51页 |
| ·参数选取 | 第51-52页 |
| ·识别结果 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 结论 | 第55-57页 |
| ·本文的主要贡献 | 第55页 |
| ·下一步工作的展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第61-62页 |
