基于Gabor小波和SVM的动态人脸识别算法研究



基于Gabor小波和SVM的动态人脸识别算法研究

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基于Gabor小波和SVM的动态人脸识别算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-11页
第一章绪论	第11-16页
· 课题的背景及研究意义	第11-12页
· 动态人脸识别的研究现状	第12-14页
· 本文的主要工作	第14-16页
第二章基于 Gabor 小波的人脸特征提取	第16-32页
· Gabor 小波	第16-22页
· 一维Gabor 小波	第16-18页
· 二维Gabor 小波	第18-22页
· 常用的Gabor 特征描述方法	第22-24页
· 基于下采样的Gabor 特征描述方法	第22页
· 基于分块统计量的Gabor 特征描述方法	第22-24页
· 新的Gabor 特征描述方法	第24-25页
· 基于双向统计量的Gabor 特征描述方法	第24-25页
· 基于块双向统计量的Gabor 特征描述方法	第25页
· 主成分分析	第25-27页
· Gabor 特征描述方法在人脸识别中的应用	第27-31页
· 本实验的人脸识别系统和人脸库	第27-29页
· 实验结果	第29-31页
· 本章小结	第31-32页
第三章基于支持向量机的人脸识别	第32-45页
· 两类支持向量机	第32-36页
· 线性支持向量机	第32-35页
· 非线性支持向量机	第35-36页
· 多类支持向量机	第36-38页
· 一对多方法	第36-37页
· 一对一方法	第37-38页
· SVM 工具箱——LIBSVM	第38-41页
· LIBSVM 工具箱简介	第38-39页
· LIBSVM 的使用	第39-40页
· 参数的选择	第40-41页
· 实验结果	第41-44页
· 本章小结	第44-45页
第四章 SVM 增量学习算法及动态人脸识别	第45-60页
· SVM 增量学习算法的研究	第45-50页
· 支持向量的特点分析	第46-47页
· 经典的SVM 增量学习算法	第47-49页
· 其它SVM 增量学习算法	第49-50页
· 基于球环向量的SVM 增量学习算法	第50-54页
· 球环向量的提取	第51-52页
· 基于球环向量的SVM 增量学习算法	第52-54页
· 基于SVM 增量学习的动态人脸识别系统	第54-59页
· 动态人脸识别系统的实现	第54-56页
· 实验结果	第56-59页
· 本章小结	第59-60页
第五章总结与展望	第60-62页
· 全文总结	第60-61页
· 课题展望	第61-62页
参考文献	第62-65页
攻读硕士学位期间发表的学术论文和参与的科研项目	第65-66页
致谢	第66页

本篇论文共66页，点击这进入下载页面。

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