基于子空间方法的人脸识别技术研究



基于子空间方法的人脸识别技术研究

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基于子空间方法的人脸识别技术研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第1章绪论	第10-18页
· 研究背景及意义	第10-11页
· 国内外研究现状	第11-16页
· 人脸识别的发展历程	第11页
· 人脸识别的主要研究内容	第11-12页
· 人脸识别方法概述	第12-16页
· 论文内容安排	第16-18页
第2章基于线性子空间方法的人脸识别	第18-33页
· 引言	第18页
· 基于主成分分析的人脸识别方法	第18-21页
· 主成分分析方法的算法原理	第19-20页
· 基于主成分分析方法的人脸识别实现	第20页
· 基于主成分分析的人脸识别算法的优缺点	第20-21页
· 基于线性判别分析的人脸识别方法	第21-24页
· 线性判决分析的算法原理	第21-23页
· Fisherface人脸识别方法的实现	第23页
· 基于线性判决方法的优缺点	第23-24页
· 基于独立分量分析的人脸识别方法	第24-31页
· 独立分量分析的算法原理	第24-29页
· 基于独立分量分析的人脸识别实现	第29-30页
· 基于独立分量分析的人脸识别算法的优缺点	第30-31页
· 人脸库介绍及算法仿真	第31-32页
· 人脸库	第31页
· 三种子空间方法的实验仿真	第31-32页
· 本章小结	第32-33页
第3章基于二维主成分分析的人脸识别方法	第33-52页
· 引言	第33页
· 基于2DPCA的人脸识别方法	第33-38页
· 二维主成分分析的算法原理	第33-35页
· 二维主成分分析算法的人脸识别实现	第35-36页
· 二维主成分分析算法的优缺点	第36页
· 根据单投影向量加权的2DPCA方法	第36-37页
· 加权函数与加权步骤	第37-38页
· DCT域的2DPCA算法	第38-46页
· 离散余弦变换的原理	第38-40页
· DCT的特性及JPEG压缩	第40-41页
· 2DPCA算法可以用于DCT域的证明	第41-43页
· DCT+2DPCA算法流程	第43-44页
· 分块DCT对2DPCA算法识别性能的影响	第44-46页
· 算法仿真及分析	第46-51页
· 本章小结	第51-52页
第4章核方法在人脸识别中的应用	第52-62页
· 引言	第52页
· 核函数方法在特征抽取中的应用	第52-55页
· 核函数的基本原理	第53-54页
· 几种典型的核函数	第54-55页
· 核函数的主要特点	第55页
· 基于核函数的二维线性判别分析的人脸识别方法	第55-59页
· 2DLDA初次特征抽取	第55-56页
· KPCA二次特征抽取	第56-57页
· 基于核方法的二维线性判决分析的算法原理	第57-58页
· 算法的具体步骤	第58-59页
· 算法仿真及分析	第59-61页
· 本章小结	第61-62页
结论	第62-64页
参考文献	第64-68页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果	第68-69页
致谢	第69页

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