线性投影分析算法在人脸识别中的应用

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线性投影分析算法在人脸识别中的应用

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线性投影分析算法在人脸识别中的应用

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-7页
创新点摘要	第7-10页
第一章绪论	第10-22页
1.1 概述	第10-13页
1.1.1 研究内容所属领域、研究范围	第10-11页
1.1.2 人脸识别的优缺点	第11-12页
1.1.3 人脸识别研究的难点	第12-13页
1.2 人脸识别研究的概况	第13-16页
1.2.1 人脸识别的发展	第13-14页
1.2.2 人脸识别的国内外现状	第14-15页
1.2.3 人脸识别的应用现状及前景	第15-16页
1.3 人脸识别的常见方法	第16-20页
1.4 人脸识别系统性能评价指标	第20-21页
1.5 论文的主要工作	第21-22页
第二章线性投影分析	第22-50页
2.1 线性投影分析的相关概念	第22-25页
2.1.1 线性投影及超平面	第22页
2.1.2 线性投影分析	第22-23页
2.1.3 散布矩阵及其意义	第23-25页
2.2 主分量分析	第25-28页
2.2.1 主分量分析的基本原理和思想	第25-26页
2.2.2 K-L变换	第26-27页
2.2.3 主分量分析的实现	第27-28页
2.3 独立分量分析	第28-38页
2.3.1 独立分量分析的基本原理及思想	第29-33页
2.3.2 固定点算法	第33-35页
2.3.3 独立分量分析的其它常见算法	第35-38页
2.4 线性鉴别分析	第38-44页
2.4.1 线性鉴别分析的基本原理及思想	第38-41页
2.4.2 经典的Fisher线性鉴别分析算法	第41-42页
2.4.3 线性鉴别分析的常见问题及解决方法	第42-44页
2.5 其它方法	第44-49页
2.5.1 二维投影理论及其方法	第44-46页
2.5.2 非负矩阵因子分解算法	第46-47页
2.5.3 离散余弦变换	第47-49页
2.5.4 奇异值分解法	第49页
2.6 本章小结	第49-50页
第三章人脸识别算法的实现及改进	第50-82页
3.1 概述	第50-53页
3.1.1 ICA+LDA的基本思想	第50-52页
3.1.2 人脸库	第52-53页
3.2 人脸图像预处理	第53-71页
3.2.1 彩色图像转化为灰度图像	第53-56页
3.2.2 图像增强	第56-60页
3.2.3 眼睛坐标的确定	第60-64页
3.2.4 人脸图像的几何矫正	第64-68页
3.2.5 对称性约束	第68-69页
3.2.6 人脸图像的掩模处理	第69页
3.2.7 灰度分布标准化	第69-70页
3.2.8 人脸图像预处理效果	第70-71页
3.3 线性投影分析方法的改进	第71-78页
3.3.1 PCA白化降维过程中的计算量问题	第71-72页
3.3.2 人脸图像的独立分量表示	第72-74页
3.3.3 初步的对LDA进行改进	第74页
3.3.4 小样本问题的传统解决方法	第74-77页
3.3.5 基于小样本问题的LDA的改进算法	第77-78页
3.4 识别分类方法	第78-81页
3.5 本章小结	第81-82页
第四章实验及结果分析	第82-100页
4.1 人脸识别算法性质的研究	第82-96页
4.1.1 实验1：本文识别方法的性能的验证	第82-89页
4.1.2 实验2：预处理对识别率的影响	第89-90页
4.1.3 实验3：识别率的影响因素的研究	第90-95页
4.1.4 实验4：类库数及训练样本数对识别结果影响的研究	第95-96页
4.2 人脸识别系统的软件实现	第96-98页
4.2.1 相关知识	第96页
4.2.2 具体实现方法及效果	第96-98页
4.3 本章小结	第98-100页
结论	第100-101页
参考文献	第101-110页
发表文章目录	第110-111页
致谢	第111-112页
详细摘要	第112-117页

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