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基于特征的人脸分类算法研究
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基于特征的人脸分类算法研究
论文目录
 
摘要第1-7 页
ABSTRACT第7-11 页
第一章 绪论第11-16 页
　　· 人脸识别技术概述第11-12 页
　　　　· 什么是人脸识别第11 页
　　　　· 人脸识别的背景及意义第11-12 页
　　　　· 人脸识别的困难第12 页
　　· 人脸识别的历史与现状第12-14 页
　　· 本论文主要工作第14-16 页
　　　　· 课题研究目标及内容第14-15 页
　　　　· 论文各章内容安排第15-16 页
第二章 人脸分类系统的设计第16-27 页
　　· 系统构成第16 页
　　· 人脸检测及标准化第16-21 页
　　　　· 常用的人脸检测方法第16-20 页
　　　　· 本文的人脸检测方法第20-21 页
　　　　· 人脸图像的标准化第21 页
　　· 人脸特征提取第21-24 页
　　　　· 常用的特征提取方法第21-23 页
　　　　· 本文的特征提取方法第23-24 页
　　· 人脸特征的分类第24-26 页
　　　　· 常用的分类方法第24-26 页
　　　　· 本文的分类方法第26 页
　　· 本章小结第26-27 页
第三章 人脸特征提取第27-34 页
　　· 主分量分析(PCA)第27-29 页
　　　　· 主分量分析的基本思想第27-28 页
　　　　· 主分量分析算法的步骤第28-29 页
　　· 线性判别分析(LDA)第29-31 页
　　　　· 线性判别分析的基本思想第29 页
　　　　· 线性判别分析算法的步骤第29-30 页
　　　　· PCA 与LDA 的比较第30-31 页
　　· 基于子区域的特征提取方法第31-33 页
　　· 本章小结第33-34 页
第四章 人脸分类算法第34-46 页
　　· 相关系数(Correlation)第34 页
　　· 支持向量机(SVM)第34-40 页
　　　　· 支持向量机的发展第35 页
　　　　· 支持向量机的基本原理第35-39 页
　　　　· LIBSVM 软件介绍第39-40 页
　　· AdaBoost 方法第40-44 页
　　　　· AdaBoost 的发展第40-41 页
　　　　· AdaBoost 算法流程第41 页
　　　　· Discrete AdaBoost 算法第41-42 页
　　　　· 广义的Discrete AdaBoost 算法第42-43 页
　　　　· Real AdaBoost 算法第43-44 页
　　· 本章小结第44-46 页
第五章 实验与分析第46-53 页
　　· 五种分类解决方案第46-48 页
　　　　· PCA+LDA+Correlation 方法第46 页
　　　　· SVM 方法第46-47 页
　　　　· PCA+LDA+SVM 方法第47 页
　　　　· SVM+AdaBoost 方法第47 页
　　　　· PCA+LDA+SVM+AdaBoost 方法第47-48 页
　　· 实验第48-51 页
　　　　· 人脸库第48 页
　　　　· 人脸图像预处理及人脸检测第48-49 页
　　　　· 五种分类方法的性能比较第49-51 页
　　· 本章小结第51-53 页
第六章 总结与展望第53-55 页
　　· 主要结论第53 页
　　· 不足和展望第53-55 页
参考文献第55-60 页
致谢第60-61 页
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文第61-63页

本篇论文共63页，点击这进入下载页面。
 
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