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基于HMM的人脸识别研究

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基于HMM的人脸识别研究

论文目录
摘要	第1-6 页
Abstract	第6-9 页
1 绪论	第9-19 页
· 人脸识别的研究内容和应用	第9 页
· 国内外研究现状	第9-10 页
· 几种典型的人脸识别方法	第10-15 页
· 基于几何特征的方法	第11 页
· 基于模板的方法	第11-12 页
· 基于统计特征的方法	第12-13 页
· 基于机器识别的方法	第13-15 页
· 其他方法	第15 页
· 相关人脸库的简介	第15-18 页
· ORL 人脸库	第15-16 页
· Yale 人脸库	第16-17 页
· Yale 人脸库B	第17 页
· PIE 人脸库	第17-18 页
· FERET 人脸库	第18 页
· 本文的主要工作	第18-19 页
2 HMM 的基本理论	第19-33 页
· HMM 的基本思想	第19-22 页
· 马尔可夫链	第19-20 页
· HMM 的基本概念	第20-21 页
· 马尔可夫链的形状	第21-22 页
· 隐马尔可夫模型的三个基本算法	第22-30 页
· 前向－后向算法	第24-27 页
· Viterbi 算法	第27-28 页
· Baum-Welch 算法	第28-30 页
· 连续HMM	第30-31 页
· HMM 初始模型的选取	第31-33 页
3 基于水平积分投影函数和HMM 的人脸识别	第33-39 页
· 积分投影函数	第33-35 页
· K-均值聚类法	第35 页
· 基于水平积分投影函数和HMM 的人脸识别	第35-39 页
· 一维向量序列的形成	第35-36 页
· 模型的训练及识别	第36-38 页
· 试验结果	第38-39 页
4 基于FLDA，CPCA 与HMM 的人脸识别	第39-59 页
· CPCA 的基本理论	第39-47 页
· PCA 的基本理论	第39-45 页
· CPCA 的数学表达	第45-47 页
· Fisher 线性鉴别	第47-54 页
· Fisher 鉴别向量	第47-51 页
· 最优鉴别平面	第51 页
· 多类问题的Fisher 线性鉴别	第51-54 页
· 基于FLDA，CPCA 与HMM 的人脸识别	第54-59 页
· 人脸图像的归一化处理	第55-56 页
· 特征提取	第56-57 页
· 训练过程	第57-58 页
· 识别过程	第58 页
· 试验结果	第58-59 页
结论	第59-60 页
参考文献	第60-67 页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况	第67-68 页
致谢	第68-69 页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。

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