基于单演二值编码与稀疏编码人脸识别算法的研究

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基于单演二值编码与稀疏编码人脸识别算法的研究

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基于单演二值编码与稀疏编码人脸识别算法的研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-12页
第1章绪论	第12-18页
1.1 人脸识别问题的描述	第12页
1.2 人脸识别研究的背景与意义	第12-13页
1.3 人脸识别方法的研究现状	第13-15页
1.3.1 国外人脸识别发展历史	第13-15页
1.3.2 国内人脸识别发展历史	第15页
1.4 人脸识别技术的研究内容	第15-17页
1.4.1 人脸检测	第15-16页
1.4.2 人脸特征提取	第16页
1.4.3 人脸识别	第16-17页
1.5 本文的主要工作及结构安排	第17-18页
1.5.1 本文的主要工作	第17页
1.5.2 本文的结构安排	第17-18页
第2章人脸特征提取经典算法介绍	第18-28页
2.1 人脸特征提取概述	第18页
2.2 全局特征提取算法	第18-22页
2.2.1 基于PCA特征提取	第18-21页
2.2.2 基于LDA特征提取	第21-22页
2.3 局部特征提取算法	第22-27页
2.3.1 基于Gabor特征提取	第22-24页
2.3.2 基于LBP特征提取	第24-27页
2.4 小结	第27-28页
第3章基于局部单演二值编码的人脸识别算法的研究	第28-38页
3.1 单演信号表示	第28-31页
3.1.1 解析信号表示	第28-29页
3.1.2 单演信号表示	第29页
3.1.3 多分辨率单演信号表示	第29-31页
3.2 局部单演二值编码	第31-35页
3.2.1 单演局部变化二值编码	第31-33页
3.2.2 单演局部虚部强度二值编码	第33-35页
3.3 人脸识别通过局部单演二值编码	第35-36页
3.4 小结	第36-38页
第4章基于稀疏编码的人脸识别算法的研究	第38-44页
4.1 信号的稀疏表示理论	第38-41页
4.2 基于稀疏表示的人脸识别算法	第41-42页
4.3 基于协同表示的人脸识别算法	第42-43页
4.4 小结	第43-44页
第5章融合单演二值编码与协同表示的人脸识别算法的研究	第44-52页
5.1 稀疏表示降维	第44-45页
5.2 算法过程	第45-46页
5.3 实验结果与分析	第46-50页
5.4 本章总结	第50-52页
第6章总结与展望	第52-54页
参考文献	第54-59页
攻读硕士期间发表的学术论文	第59-60页
致谢	第60页

本篇论文共60页，点击这进入下载页面。

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