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基于小波和SVM的人脸识别混合算法的研究

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基于小波和SVM的人脸识别混合算法的研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第一章 绪论第9-14页
  1.1 本文研究的目的与意义第9-10页
    1.1.1 研究背景第9页
    1.1.2 研究意义第9-10页
  1.2 国内外研究现状第10-12页
  1.3 人脸识别技术的相关应用第12页
  1.4 本文研究内容与创新点第12-13页
  1.5 本文组织结构第13-14页
第二章 相关概念第14-29页
  2.1 人脸库第14-15页
    2.1.1 ORL人脸库第14页
    2.1.2 YALE人脸库第14-15页
  2.2 主成分分析第15-20页
    2.2.1 相关背景第15-16页
    2.2.2 PCA的概念第16页
    2.2.3 PCA原理第16-17页
    2.2.4 奇异值分解定理(SVD)第17页
    2.2.5 快速PCA算法流程第17-20页
  2.3 小波变换第20-23页
    2.3.1 相关背景第20页
    2.3.2 小波变换相关叙述第20-21页
    2.3.3 小波变换原理第21-22页
    2.3.4 小波变换流程图第22-23页
  2.4 支持向量机(SVM)第23-28页
    2.4.1 基本思想第23-24页
    2.4.2 相关原理第24-27页
    2.4.3 核函数第27-28页
    2.4.4 支持向量机算法流程第28页
  2.5 本章小结第28-29页
第三章 图像预处理操作第29-39页
  3.1 灰度化操作第29-30页
  3.2 去噪操作第30-34页
    3.2.1 均值滤波第30-31页
    3.2.2 中值滤波第31-33页
    3.2.3 高斯滤波第33-34页
  3.3 人脸校正处理操作第34-35页
  3.4 归一化操作第35-38页
    3.4.1 尺度归一化第35页
    3.4.2 直方图均衡化第35-38页
  3.5 本章小结第38-39页
第四章 基于PPO的PCA-θT-WWT+SVM混合算法的研究第39-56页
  4.1 θ变换模型第39-42页
    4.1.1 模型定义第39页
    4.1.2 参数调试第39-40页
    4.1.3 基于θ变换的判断模型第40-41页
    4.1.4 基于θ变换的图像加密、解密第41-42页
  4.2 小波变换系数加权第42-44页
  4.3 人脸特征提取算法的研究第44-53页
    4.3.1 基于LBP的特征提取第44-46页
    4.3.2 基于PCA的特征提取第46-47页
    4.3.3 PCA-WWT特征提取第47-48页
    4.3.4 PCA-θT-WWT的特征提取第48-49页
    4.3.5 特征提取算法的性能分析第49-53页
  4.4 支持向量机中参数设置第53-54页
    4.4.1 SVM核参数γ对人脸识别正确率的影响第53页
    4.4.2 PCA-θT-WWT+SVM的性能测试第53-54页
  4.5 PCA-θT-WWT+SVM算法与其他算法分析比较第54-55页
  4.6 本章小结第55-56页
第五章 人脸识别功能的设计与实现第56-62页
  5.1 开发平台和目标第56页
  5.2 系统识别功能第56页
  5.3 系统的设计和实现第56-61页
    5.3.1 系统功能模块设计第56-57页
    5.3.2 人脸识别系统的实现第57-61页
  5.4 本章小结第61-62页
第六章 总结与展望第62-64页
  6.1 总结第62页
  6.2 展望第62-64页
参考文献第64-67页
致谢第67-68页
攻读学位期间的研究成果第68-69页

本篇论文共69页,点击这进入下载页面
 
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