基于稀疏表示的人脸识别方法研究



基于稀疏表示的人脸识别方法研究

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基于稀疏表示的人脸识别方法研究

论文目录
摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-8页
第1章绪论	第8-14页
· 研究背景及意义	第8-10页
· 国内外研究现状	第10-13页
· 研究内容与主要工作	第13-14页
第2章人脸图像的质量改善与预处理	第14-24页
· 分辨率提升	第14-19页
· 最大后验概率法	第15-16页
· 主要的研究方法	第16-19页
· 几何预处理	第19-21页
· 图像平移	第19页
· 图像旋转	第19页
· 图像缩放	第19-21页
· 灰度预处理	第21-23页
· 直方图均衡化	第22-23页
· 滤波	第23页
· 本章总结	第23-24页
第3章稀疏表示参数对人脸识别的影响	第24-46页
· 稀疏表示	第24-29页
· 稀疏表示的模型	第25-26页
· 稀疏逼近	第26-27页
· 常用的求解算法	第27-29页
· 实际中的稀疏表示	第29-32页
· 信号处理中的稀疏表示	第30页
· 图像中的稀疏表示	第30-31页
· 人脸识别中稀疏表示	第31-32页
· 图像去噪中的稀疏表示	第32-37页
· 具体过程	第32-35页
· 实验结果	第35-37页
· 人脸识别中的稀疏表示	第37-44页
· 分类过程	第37-39页
· 实验结果	第39-44页
· 本章总结	第44-46页
第4章融合分块 PCA 与稀疏表示的人脸识别	第46-60页
· 局部特征的人脸识别	第46-47页
· 主成份分析	第47-49页
· 主成份分析的计算	第47页
· 特征提取	第47-49页
· 分类识别	第49页
· 融合分块 PCA 与稀疏表示的人脸识别	第49-53页
· 分块 PCA 的过程	第49-51页
· 特征提取	第51页
· 识别阶段	第51-53页
· 算法流程	第53页
· 实验与结果分析	第53-59页
· 本章总结	第59-60页
第5章总结与展望	第60-62页
· 总结	第60页
· 展望	第60-62页
参考文献	第62-68页
致谢	第68-69页
攻读硕士学位期间的研究成果	第69 页

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