基于改进Gabor滤波器的多模态特征融合技术



基于改进Gabor滤波器的多模态特征融合技术

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基于改进Gabor滤波器的多模态特征融合技术

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第一章绪论	第9-18页
· 课题研究相关背景	第9-14页
· 生物特征识别的概念和特点	第9-11页
· 生物特征识别技术的分类	第11-14页
· 生物特征识别分类过程	第14-15页
· 本文创新以及工作概述	第15-16页
· 本文章节内容安排	第16-18页
第二章相关方法介绍及描述	第18-34页
· Gabor滤波器	第18-21页
· 经典子空间方法介绍	第21-25页
· 主成分分析法	第21-22页
· Fisher鉴别分析	第22-25页
· 特征融合技术	第25-26页
· 典型相关性分析	第26-29页
· 多模态学习技术	第29-33页
· 本章小结	第33-34页
第三章改进的Gabor滤波器	第34-43页
· 常用的Gabor滤波器	第34-35页
· 改进的Gabor滤波器	第35-37页
· 实验分析	第37-42页
· 数据库介绍	第37-38页
· 参数选择	第38-42页
· 本章小结	第42-43页
第四章基于多元相关性分析的特征融合	第43-50页
· 特征融合技术	第43页
· 基于多元核化典型相关性分析的特征融合技术	第43-46页
· 核化CCA	第44-46页
· 多元CCA及其核化	第46页
· 基于Gabor滤波器的多元CCA特征融合	第46-47页
· 实验结果与分析	第47-49页
· 本章总结	第49-50页
第五章鉴别多模态学习技术	第50-59页
· 多模态鉴别学习思想	第50-51页
· 数学模型	第51-52页
· 多模态鉴别学习试验分析	第52-55页
· 单模态数据集构造	第55页
· 方法对比与分析	第55-56页
· 基于特征融合的多模态学习实验结果与分析	第56-58页
· 本章小结	第58-59页
第六章总结与展望	第59-61页
· 本文工作总结	第59-60页
· 未来展望	第60-61页
参考文献	第61-66页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文	第66-67页
致谢	第67页

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