基于二型模糊的人脸识别方法研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-30页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-24页 |
| 1.2.1 人脸特征提取方法 | 第14-20页 |
| 1.2.2 分类方法 | 第20-24页 |
| 1.3 人脸图像数据库 | 第24-26页 |
| 1.4 论文主要研究工作 | 第26-30页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第26-28页 |
| 1.4.2 论文的组织结构 | 第28-30页 |
| 第二章 基于二型模糊LDA的特征提取方法 | 第30-54页 |
| 2.1 引言 | 第30-31页 |
| 2.2 二型模糊LDA算法 | 第31-41页 |
| 2.2.1 模糊隶属度和类别中心 | 第31-37页 |
| 2.2.2 二型模糊LDA模型 | 第37-41页 |
| 2.3 实验结果与分析 | 第41-51页 |
| 2.3.1 参数分析 | 第41-43页 |
| 2.3.2 身份识别 | 第43-45页 |
| 2.3.3 性别识别 | 第45-48页 |
| 2.3.4 噪声实验 | 第48-51页 |
| 2.4 本章小结 | 第51-54页 |
| 第三章 基于SVM的二型T-S模糊分类方法 | 第54-80页 |
| 3.1 引言 | 第54-55页 |
| 3.2 基于SVM的二型T-S模糊分类方法 | 第55-60页 |
| 3.2.1 设计思路 | 第55-56页 |
| 3.2.2 二型T-S模糊分类方法设计 | 第56-60页 |
| 3.3 二型T-S模糊分类方法的参数自适应调节 | 第60-69页 |
| 3.3.1 规则条数学习 | 第60-64页 |
| 3.3.2 规则前件参数学习 | 第64-66页 |
| 3.3.3 规则后件参数学习 | 第66页 |
| 3.3.4 规则推理机参数优化 | 第66-67页 |
| 3.3.5 算法流程 | 第67-69页 |
| 3.3.6 扩展到多分类 | 第69页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第69-78页 |
| 3.4.1 性别识别 | 第69-75页 |
| 3.4.2 身份识别 | 第75-78页 |
| 3.5 本章小结 | 第78-80页 |
| 第四章 基于TWSVM的二型T-S模糊分类方法 | 第80-96页 |
| 4.1 引言 | 第80页 |
| 4.2 基于TWSVM的二型T-S模糊分类方法 | 第80-83页 |
| 4.2.1 非平行超平面函数 | 第81页 |
| 4.2.2 二型T-S模糊分类系统 | 第81-83页 |
| 4.3 二型T-S模糊分类方法的参数自适应调节 | 第83-88页 |
| 4.3.1 规则前件参数学习 | 第83-85页 |
| 4.3.2 规则后件参数学习 | 第85-87页 |
| 4.3.3 推理机参数优化 | 第87-88页 |
| 4.3.4 扩展到多分类 | 第88页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第88-94页 |
| 4.4.1 性别分类 | 第88-92页 |
| 4.4.2 身份识别 | 第92-94页 |
| 4.5 本章小结 | 第94-96页 |
| 第五章 基于二型模糊FDDL的稀疏表示分类方法 | 第96-112页 |
| 5.1 引言 | 第96-97页 |
| 5.2 二型模糊Fisher鉴别字典学习 | 第97-100页 |
| 5.2.1 鉴别保真项 | 第98页 |
| 5.2.2 二型模糊鉴别约束项 | 第98-100页 |
| 5.2.3 二型模糊FDDL模型 | 第100页 |
| 5.3 二型模糊FDDL模型优化 | 第100-107页 |
| 5.3.1 更新二型模糊鉴别系数矩阵 | 第100-104页 |
| 5.3.2 更新鉴别字典 | 第104-105页 |
| 5.3.3 分类设计 | 第105-107页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第107-111页 |
| 5.5 本章小结 | 第111-112页 |
| 第六章 总结与展望 | 第112-116页 |
| 6.1 总结 | 第112-114页 |
| 6.2 展望 | 第114-116页 |
| 致谢 | 第116-118页 |
| 参考文献 | 第118-132页 |
| 攻读博士学位期间论文及科研情况 | 第132-133页 |
