基于局部特征与聚类分析的人脸识别研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·论文研究的背景意义 | 第9-10页 |
| ·人脸识别研究现状 | 第10-12页 |
| ·人脸识别过程 | 第12-13页 |
| ·论文主要工作及章节安排 | 第13-15页 |
| 第2章 基础理论知识 | 第15-21页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·主成分分析法 | 第15-17页 |
| ·压缩感知理论 | 第17-18页 |
| ·重构算法 | 第18-20页 |
| ·正交匹配追踪算法 | 第18页 |
| ·梯度投影法 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 基于特征的人脸识别 | 第21-28页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·基于特征的人脸识别 | 第21-24页 |
| ·LBP算子 | 第21-22页 |
| ·HOG算子 | 第22-24页 |
| ·最近邻分类器 | 第24页 |
| ·实验结果 | 第24-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第4章 基于特征及低秩的人脸识别 | 第28-42页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·应用于人脸图像的SRC | 第28-30页 |
| ·L2 范数约束下系数的求解 | 第30页 |
| ·基于特征的SRC | 第30-31页 |
| ·基于低秩的人脸识别 | 第31-33页 |
| ·实验结果 | 第33-41页 |
| ·基于特征的SRC分类结果 | 第33-39页 |
| ·基于低秩的实验 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 基于 K均值稀疏编码的人脸识别 | 第42-53页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·神经网络基础 | 第42-44页 |
| ·K均值聚类 | 第44-46页 |
| ·K均值软编码特征提取 | 第46-49页 |
| ·L2-SVM分类器 | 第49-50页 |
| ·实验结果 | 第50-51页 |
| ·在人脸数据库中的识别性能比较 | 第50-51页 |
| ·不同参数对识别结果的影响 | 第51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第6章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·总结 | 第53-54页 |
| ·展望 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 附录 | 第61页 |
