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基于ICA和小波神经网络的人脸识别研究

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基于ICA和小波神经网络的人脸识别研究
论文目录
 
第一章 绪论第1-17 页
  · 生物识别技术第7-11 页
    · 生物识别技术的特点及发展第8 页
    · 常用生物识别技术比较第8-11 页
  · 人脸识别的研究内容第11-12 页
  · 人脸识别的应用第12-14 页
  · 人脸识别的常用数据库第14-15 页
  · 论文的主要工作和论文章节安排第15-17 页
第二章 人脸识别方法研究第17-34 页
  · 人脸识别技术的发展历史及现状第17-18 页
  · 人脸检测方法综述第18-20 页
  · 静态人脸识别综述第20-30 页
    · 整体匹配的方法第22-26 页
    · 基于特征的匹配方法第26-27 页
    · 融合法第27-29 页
    · 结论与讨论第29-30 页
  · 人脸识别技术面临的问题及处理方法第30-34 页
第三章 基于ICA的人脸特征提取第34-50 页
  · 主分量分析(PCA)算法第35-39 页
    · 主分量分析第35-38 页
    · 基于PCA的人脸表示第38-39 页
  · 独立分量分析(ICA)方法第39-47 页
    · ICA的基本思想及主要判据第39-42 页
    · FastICA算法第42-45 页
    · 基于ICA的人脸表示第45-47 页
  · 基于PCA和ICA人脸表示的实验比较第47-50 页
第四章 基于小波神经网络的人脸识别第50-68 页
  · 引言第50-51 页
  · 小波神经网络的理论基础第51-56 页
    · 预备知识第51-53 页
    · 连续小波变换第53 页
    · 离散小波变换第53-54 页
    · 小波时频定位第54-55 页
    · 小波神经网络第55-56 页
  · 小波神经网络的参数初始化第56-60 页
  · 小波神经网络的学习算法及学习率调整第60-64 页
    · 小波神经网络的学习算法第60-61 页
    · 小波神经网络中学习率的调整第61-64 页
  · 基于小波神经网络的人脸识别第64-68 页
第五章 总结与展望第68-69 页
致谢第69-70 页
参考文献第70-77页

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