基于粗集和小波变换的人脸识别研究



基于粗集和小波变换的人脸识别研究

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基于粗集和小波变换的人脸识别研究

论文目录
摘要	第10-12 页
ABSTRACT	第12-14 页
第1章绪论	第14-22 页
· 人脸识别的研究背景及应用价值	第14-16 页
· 人脸识别的发展现状	第16-19 页
· 人脸识别的研究内容	第16-17 页
· 现有的人脸识别方法和系统	第17-19 页
· 现有的人脸识别方法	第17-18 页
· 现有的人脸识别系统	第18-19 页
· 人脸数据库	第19-21 页
· 本文的主要内容及章节安排	第21-22 页
第2章人脸识别技术的主要研究内容和常用方法	第22-32 页
· 引言	第22 页
· 人脸检测和定位方法	第22-23 页
· 基于人脸特征的方法	第22-23 页
· 基于模板的方法	第23 页
· 机器学习算法	第23 页
· 人脸特征识别	第23-31 页
· 特征脸法	第24-25 页
· 弹性网格方法	第25-26 页
· 小波变换方法	第26-27 页
· 隐马尔科夫方法	第27-28 页
· 人工神经网络方法	第28-30 页
· 基于局部特征的识别方法	第30-31 页
· 本章小结	第31-32 页
第3章基于小波包变换的人脸图像预处理	第32-46 页
· 引言	第32 页
· 小波包变换的理论基础	第32-35 页
· 小波包定义	第33-34 页
· 小波包算法	第34-35 页
· 基于小波包分析的图像噪声去除	第35-38 页
· 图像噪声的产生和噪声分类	第35-37 页
· 利用小波包分析进行图像消噪	第37-38 页
· 基于小波包分析的图像压缩	第38-40 页
· 直方图均衡化	第40-42 页
· 人脸边缘提取	第42-43 页
· 本章小结	第43-46 页
第4章改进的PCA结合局部人脸特征识别方法	第46-66 页
· 引言	第46-47 页
· PCA的理论基础	第47-51 页
· K-L(Karhunen-Loeve)变换	第47-48 页
· 主成分分析(PCA)	第48-51 页
· 粗集的理论基础	第51-54 页
· 基本概念	第51-53 页
· 粗集理论中的知识表示与约简	第53-54 页
· 粗集理论的应用方法	第54 页
· 基于PCA的人脸识别方法—特征脸方法	第54-59 页
· 建立人脸识别子空间	第55 页
· 选取特征向量	第55-56 页
· 提取人脸局部特征	第56-58 页
· PCA与局部特征识别方法的结合	第58-59 页
· 基于粗集理论的人脸特征筛选	第59-60 页
· 实验及结果分析	第60-66 页
· 基于Gabor小波的人脸局部特征识别	第60-61 页
· PCA方法中特征向量的选择	第61-63 页
· 基于粗集理论改进的识别方法	第63-66 页
第5章总结与展望	第66-68 页
· 工作总结	第66-67 页
· 人脸特征识别展望	第67-68 页
参考文献	第68-72 页
致谢	第72-74 页
作者在攻读硕士期间发表的论文	第74-75 页
学位论文评阅及答辩情况表	第75 页

本篇论文共75页，点击这进入下载页面。

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