基于PCA和BP_Adaboost强分类器的人脸识别研究



基于PCA和BP_Adaboost强分类器的人脸识别研究

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基于PCA和BP_Adaboost强分类器的人脸识别研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
1 绪论	第9-21页
· 人脸识别的背景和意义	第9-10页
· 人脸识别的研究概述	第10-20页
· 人脸识别技术的国内外研究情况	第11-14页
· 人脸识别技术存在的难点	第14-16页
· 人脸识别技术的发展趋势	第16-18页
· 人脸识别系统的性能指标	第18-19页
· 常用人脸库	第19-20页
· 本文的主要工作及结构	第20-21页
2 基于PCA的人脸特征提取	第21-26页
· 基于统计特征提取的理论基础	第21-23页
· PCA人脸特征提取方法	第23-25页
· 本章小结	第25-26页
3 基于BP_Adaboost的人脸强分类器设计	第26-43页
· 人工神经网络	第26-33页
· 人工神经网络概述	第26-28页
· 生物神经元	第28-29页
· 神经网络拓扑结构	第29-30页
· 人工神经网络的学习规则	第30-33页
· BP网络分类器	第33-38页
· BP神经网络模型	第33-36页
· BP神经网络的LM学习算法	第36-38页
· BP_Adaboost强分类器实现人脸识别	第38-41页
· Adaboost学习算法的基本原理	第38页
· BP_Adaboost算法实现人脸识别	第38-41页
· 本章小结	第41-43页
4 基于PCA和BP_Adaboost的人脸识别仿真分析	第43-57页
· PCA提取人脸特征	第43-47页
· 基于BP_Adaboost模型的人脸分类器设计	第47-56页
· BP神经网络用于人脸识别及实验分析	第47-54页
· BP_Adaboost强分类器用于人脸识别	第54-56页
· 本章小结	第56-57页
5 总结和展望	第57-59页
· 总结	第57页
· 展望	第57-59页
参考文献	第59-63页
致谢	第63-64页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果	第64页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。

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