特征提取技术研究及其在人脸识别中的应用



特征提取技术研究及其在人脸识别中的应用

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特征提取技术研究及其在人脸识别中的应用

论文目录
摘要	第1-4 页
ABSTRACT	第4-7 页
第一章绪论	第7-16 页
· 研究背景及意义	第7-9 页
· 研究现状	第9-12 页
· 主要的线性降维方法	第9-11 页
· 主要的非线性降维方法	第11-12 页
· 特征提取技术在人脸识别中的应用	第12-14 页
· 本文的研究内容及其章节安排	第14-16 页
· 本文的主要研究内容	第14 页
· 本文的章节安排	第14-16 页
第二章一种改进 PCA的特征提取方法	第16-26 页
· 主成分分析方法的基本原理	第16-18 页
· 主成分分析方法在人脸识别中的应用	第18-22 页
· 计算主成分向量	第19-21 页
· 特征向量的选取	第21 页
· 特征提取和分类识别	第21-22 页
· 主成分分析方法的不足	第22-23 页
· 改进的主成分分析方法	第23-25 页
· 本章小结	第25-26 页
第三章改进的非线性降维技术方法	第26-39 页
· 引言	第26 页
· 几种相关的流形学习方法	第26-34 页
· 局部线性嵌入(LLE)方法	第26-30 页
· 拉普拉斯映射方法	第30-32 页
· 局部保持投影(LPP)算法	第32-34 页
· 改进的LLE方法	第34-36 页
· 改进的LPP方法	第36-37 页
· 本章小结	第37-39 页
第四章人脸识别相关实验结果及其分析	第39-49 页
· 常用的人脸数据库介绍	第39-40 页
· 常用的分类器	第40-43 页
· 最近邻分类器	第41 页
· 最近邻特征线(NFL)分类器及其改进	第41-43 页
· 实验结果以及分析	第43-48 页
· 基于改进 PCA方法的人脸识别实验	第43-46 页
· 基于改进 LLE方法的人脸识别实验	第46-47 页
· 基于改进 LPP方法的人脸识别实验	第47-48 页
· 本章小结	第48-49 页
第五章总结	第49-51 页
· 本文所做工作总结	第49 页
· 进一步的研究工作	第49-51 页
参考文献	第51-55 页
致谢	第55-56 页
攻读硕士学位期间的研究成果	第56 页

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