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基于PCA的人脸识别算法研究
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基于PCA的人脸识别算法研究
论文目录
 
第1章 绪论第10-15 页
　　· 引言第10-11 页
　　· 人脸识别研究的发展历史及现状第11-12 页
　　· 人脸识别问题的描述第12-13 页
　　· 本文所做的工作及章节安排第13-15 页
第2章 人脸识别技术预备知识第15-30 页
　　· 人脸图像的预处理第15-17 页
　　· 人脸检测第17-19 页
　　　　· 基于知识模型的方法第17-18 页
　　　　· 基于统计模型的方法第18-19 页
　　　　· 基于模板匹配的方法第19 页
　　· 人脸的特征提取第19-24 页
　　　　· 几何特征提取第19-20 页
　　　　· 线性子空间法第20-23 页
　　　　· 基于核的非线性子空间法第23-24 页
　　· 人脸的识别分类第24-29 页
　　　　· 判别函数分类器第25-27 页
　　　　· 基于统计模式的分类器第27-28 页
　　　　· 神经网络分类器第28-29 页
　　· 总结第29-30 页
第3章 单灰度图像中眼睛定位的人脸位置矫正方法第30-40 页
　　· 引言第30 页
　　· 算法参数设计第30-32 页
　　　　· 垂直方差投影第31 页
　　　　· 水平积分投影第31 页
　　　　· 图像块纵向复杂度第31 页
　　　　· 眼睛黑斑模型第31-32 页
　　· 人脸位置矫正算法的实现第32-37 页
　　　　· 灰度人脸区域第32-34 页
　　　　· 人眼位置的确定第34-36 页
　　　　· 依据人脸图像的轴对称性矫正人脸位置第36-37 页
　　· 实验结果分析第37-38 页
　　· 实验总结第38-40 页
第4章 一种改进的PCA人脸识别算法第40-52 页
　　· 引言第40 页
　　· 基于PCA的人脸识别第40-42 页
　　　　· 人脸的表示第40 页
　　　　· 人脸图像的标准化第40-41 页
　　　　· 特征提取第41-42 页
　　　　· 利用特征脸识别人脸第42 页
　　· 基于模PCA的人脸识别第42-45 页
　　　　· 特征提取第42-44 页
　　　　· 基于模PCA的分类识别第44-45 页
　　　　· 人脸识别算法第45 页
　　· 人脸数据库第45-46 页
　　· 实验结果第46-49 页
　　· 实验的程序实现第49-50 页
　　· 实验分析总结第50-52 页
第5章 基于模ICA的人脸识别第52-59 页
　　· 引言第52 页
　　· ICA人脸识别第52-53 页
　　· 模ICA人脸识别第53-56 页
　　　　· 特征提取第53-54 页
　　　　· 人脸识别算法第54-56 页
　　· 实验结果第56-57 页
　　· 模ICA人脸识别实验的程序实现第57 页
　　· 本章总结第57-59 页
第6章 基于多权值函数神经网络的PCA人脸识别第59-66 页
　　· 人脸特征提取第59-63 页
　　　　· 主元分析法(PCA)算法理论第59-61 页
　　　　· 多权值神经网络模型第61-62 页
　　　　· 利用非线性多权值函数神经网络提取主元第62-63 页
　　· 特征数据的归一化和多权值神经网络识别第63-64 页
　　· 实验结果分析第64-65 页
　　· 总结第65-66 页
第7章 总结与展望第66-68 页
　　· 总结第66 页
　　· 对未来工作的展望第66-68 页
参考文献第68-73 页
附录1第73-74 页
附录2第74-75 页
致谢第75-76 页
攻读研究生期间参加科研项目与发表的论文第76 页

本篇论文共76页，点击这进入下载页面。
 
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