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基于分块的人脸特征提取与识别研究

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基于分块的人脸特征提取与识别研究
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第1章 绪论第8-19页
  · 人脸识别研究背景及历史第8-12页
    · 人脸识别研究的背景第8-9页
    · 人脸识别研究的历史第9-12页
  · 人脸识别国内外研究现状第12-13页
  · 人脸识别研究的内容及应用第13-15页
    · 人脸识别研究的内容第14页
    · 人脸识别技术的应用第14-15页
  · 人脸识别技术存在的问题第15-16页
  · 常用人脸库第16-18页
  · 论文剩余章节内容与结构安排第18-19页
第2章 人脸识别典型算法研究第19-25页
  · 主成分分析(PCA)第19-22页
    · 人脸的表示第19-20页
    · 人脸图像的规范化第20页
    · 特征提取第20-21页
    · 识别第21页
    · 主成分分析优缺点分析第21-22页
  · 线性鉴别分析 (LDA)第22-23页
  · 常用的分类器第23-24页
  · 本章小结第24-25页
第3章 分块最大间距准则人脸识别算法研究第25-35页
  · 引言第25页
  · 最大间距准则(MMC)第25-27页
    · 最大间距准则算法的基本思想第26-27页
    · 最大间距准则方法的优缺点第27页
  · 分块最大间距准则算法(Modular MMC)第27-31页
    · 算法模型第27-28页
    · 图像分块第28页
    · 特征提取第28-30页
    · 分类第30-31页
  · 实验第31-34页
    · ORL人脸库上的实验第31-32页
    · Yale人脸库上的实验第32-34页
    · 实验结果分析第34页
  · 本章小结第34-35页
第4章 分块二维最大间距准则算法研究第35-44页
  · 引言第35-36页
  · 二维最大间距准则算法(2DMMC)第36-37页
    · 算法描述第36-37页
    · 二维最大间距准则算法的优缺点第37页
  · 分块二维最大间距准则算法研究第37-40页
    · 基本思想第37-38页
    · 特征提取第38-39页
    · 分类第39-40页
  · 实验第40-43页
    · ORL人脸库上的实验第40-41页
    · Yale人脸库上的实验第41-42页
    · 实验结果分析第42-43页
  · 本章小结第43-44页
第5章 基于MATLAB的人脸识别系统的实现第44-49页
  · 系统仿真综述第44页
  · 系统功能模块第44-48页
  · 本章小结第48-49页
第6章 总结与展望第49-52页
  · 本文研究总结第49-50页
  · 展望第50-52页
参考文献第52-56页
攻读硕士期间发表论文及参与科研项目情况第56-57页
致谢第57页

本篇论文共57页,点击这进入下载页面
 
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