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局部线性鉴别投影分析及人脸识别应用研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第11-21页
    1.1 概述第11-13页
        1.1.1 研究背景第11页
        1.1.2 人脸识别发展历程第11-12页
        1.1.3 人脸识别的发展现状第12-13页
    1.2 人脸识别技术的研究第13-14页
        1.2.1 人脸识别结构第13页
        1.2.2 人脸识别技术存在的问题第13-14页
    1.3 特征抽取技术介绍第14-17页
        1.3.1 线性特征抽取第14-15页
        1.3.2 非线性特征抽取第15-17页
    1.4 稀疏表示第17-18页
    1.5 本文主要研究工作第18-19页
    1.6 本文内容章节安排第19-21页
第二章 基于L2图的局部线性鉴别分析第21-29页
    2.1 引言第21页
    2.2 相关工作第21-23页
        2.2.1 局部Fisher鉴别分析(LLDA)第21-22页
        2.2.2 L2-图重构算法(Algorithm for Construction the l_2-Graph)第22-23页
    2.3 基于L2-图的局部Fisher线性鉴别分析(L2G_LLDA)第23-24页
    2.4 算法第24-25页
    2.5 实验结果与分析第25-28页
        2.5.1 在ORL人脸数据库上的实验第25-26页
        2.5.2 在YALE人脸数据库上的实验第26-27页
        2.5.3 在AR人脸数据库上的实验第27-28页
    2.6 小结第28-29页
第三章 基于核空间的局部线性鉴别分析第29-37页
    3.1 引言第29-30页
    3.2 相关工作第30-31页
        3.2.1 核主成分分析(KPCA)第30-31页
        3.2.2 局部线性鉴别分析(VLLDA)第31页
    3.3 K VLLDA第31-34页
    3.4 实验结果与分析第34-35页
        3.4.1 在ORL人脸数据库上的实验第34-35页
        3.4.2 在YALE人脸数据库上的实验第35页
    3.5 小结第35-37页
第四章 2DPCA与CRC RLS相结合的人脸识别方法第37-43页
    4.1 引言第37-38页
    4.2 相关工作第38-39页
        4.2.1 二维主成分分析(2DPCA)第38-39页
        4.2.2 基于正则化最小二乘法协同同构分类器(CRC_RLS)第39页
    4.3 2DPCAplus CRC_RLS第39-41页
    4.4 实验结果与分析第41-42页
        4.4.1 在ORL人脸数据库上的实验第41-42页
        4.4.2 在YALE人脸库中实验第42页
    4.5 总结与展望第42-43页
第五章 android系统概述第43-50页
    5.1 引言第43页
    5.2 Android系统的体系结构第43-44页
    5.3 Android系统的优点第44-45页
    5.4 Android应用程序组件第45-48页
        5.4.1 Activity第45-46页
        5.4.2 Broadcast Receiver第46-47页
        5.4.3 Service第47页
        5.4.4 Content Provider第47-48页
    5.5 人脸识别在Android中的应用第48页
    5.6 本章小结第48-50页
第六章 Android智能面部识别系统的分析与设计第50-61页
    6.1 引言第50页
    6.2 实验开发环境介绍第50-51页
        6.2.1 硬件平台介绍第50-51页
        6.2.2 软件平台介绍第51页
    6.3 系统概况第51-60页
        6.3.1 系统目标第51页
        6.3.2 总体设计第51-53页
        6.3.3 功能模块设计与实现第53-60页
    6.4 小结第60-61页
第七章 总结与展望第61-63页
    7.1 本文总结第61页
    7.2 展望第61-63页
参考文献第63-69页
致谢第69-70页
硕士期间发表论文情况第70-71页

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