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基于PCA和BP神经网络的人脸识别方法研究

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基于PCA和BP神经网络的人脸识别方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-17页
  1.1 本文研究的目的与意义第10-11页
  1.2 人脸识别研究的国内外现状第11-13页
  1.3 人脸识别技术的应用第13页
  1.4 神经网络在人脸识别方面的发展第13-14页
  1.5 人脸图像库第14-16页
    1.5.1 Yale人脸库第14-15页
    1.5.2 ORL人脸库第15页
    1.5.3 AR人脸库第15-16页
  1.6 本文主要研究内容第16-17页
第2章 基于Haar-like的人脸检测原理及预处理第17-27页
  2.1 基于Haar-like特征的人脸检测第17-18页
  2.2 人脸图像预处理第18-26页
    2.2.1 灰度化处理第19页
    2.2.2 去噪处理第19-21页
    2.2.3 人脸校正处理第21-22页
    2.2.4 归一化第22-26页
  2.3 本章小结第26-27页
第3章 基于类别模式的人脸特征提取第27-39页
  3.1 基于LBP的特征提取第27-28页
  3.2 基于PCA的特征提取第28-31页
    3.2.1 PCA的基本思想第28页
    3.2.2 PCA的算法原理第28-30页
    3.2.3 基于类别模式的方法研究第30-31页
  3.3 特征提取算法的性能分析第31-38页
    3.3.1 基于ORL和YALE库的三种算法性能分析第31-36页
    3.3.2 基于AR库三种算法性能分析第36-38页
  3.4 本章小结第38-39页
第4章 基于BP神经网络的分类识别第39-53页
  4.1 模式识别分类器第39-41页
    4.1.1 最近邻分类器第39-40页
    4.1.2 支持向量机第40页
    4.1.3 神经网络第40-41页
  4.2 BP神经网络基本原理第41-48页
    4.2.1 BP神经网络的结构第41-42页
    4.2.2 标准的BP神经网络算法第42-46页
    4.2.3 基于弹性动量的权值调整方法第46-48页
  4.3 测试及分析第48-52页
    4.3.1 激励函数测试第48-49页
    4.3.2 隐藏层节点数测试第49-50页
    4.3.3 权值调整方法测试第50-51页
    4.3.4 PCA+BP神经网络性能测试第51-52页
  4.4 本章小结第52-53页
第5章 人脸识别功能的设计与实现第53-57页
  5.1 开发平台和目标第53-54页
    5.1.1 Open CV简介第53页
    5.1.2 Visual C++ 2010 与MATLAB的混合编程方法第53-54页
    5.1.3 系统识别功能第54页
  5.2 系统设计与实现第54-56页
    5.2.1 系统功能模块设计第54页
    5.2.2 人脸识别系统的实现第54-56页
  5.3 本章小结第56-57页
结论第57-58页
参考文献第58-61页
攻读硕士学位期间所发表的学术论文第61-62页
致谢第62页

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