分数阶微分数字图像处理及支持向量机在人脸识别中的应用研究

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分数阶微分数字图像处理及支持向量机在人脸识别中的应用研究

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分数阶微分数字图像处理及支持向量机在人脸识别中的应用研究

论文目录
中文摘要	第1-5页
英文摘要	第5-10页
1 绪论	第10-22页
· 数字图像处理	第10-15页
· 数字图像处理技术	第10-13页
· 数字图像处理技术的研究现状和研究意义	第13-14页
· 基于分数阶微分的数字图像处理技术的研究现状	第14-15页
· 人脸识别	第15-18页
· 人脸识别技术	第15-16页
· 人脸识别技术的研究现状和研究意义	第16-17页
· 基于支持向量机的人脸识别技术的研究现状	第17-18页
· 本文的研究目的和研究内容	第18-19页
· 本文的研究目的	第18-19页
· 本文的研究内容	第19页
· 本文的主要章节概述	第19-22页
2 分数阶微积分和支持向量机	第22-34页
· 分数阶微积分理论	第22-27页
· 分数阶微积分的发展历程	第22-24页
· 分数阶微积分的定义	第24-26页
· 分数阶微积分定义中的特殊函数	第26-27页
· 支持向量机理论	第27-33页
· 支持向量机的研究进展	第27-28页
· 支持向量机的理论背景	第28-30页
· 支持向量机的基本理论	第30-33页
· 本章小结	第33-34页
3 自适应分数阶微分在图像纹理增强中的应用	第34-54页
· 基于分数阶微分的图像纹理增强	第34-38页
· 分数阶微分对一维信号增强作用的频域分析	第34-35页
· 分数阶微分对一维信号增强作用的时域分析	第35-37页
· 分数阶微分对二维数字图像增强作用的数学理论依据	第37-38页
· 分数阶微分对二维数字图像增强作用的视觉分析	第38页
· 数字图像分数阶微分掩模构造及数值运算规则	第38-41页
· 数字图像分数阶微分掩模的构造	第38-40页
· 数字图像分数阶微分掩模的数值运算规则	第40-41页
· 自适应分数阶微分掩模的实现	第41-46页
· 自适应分数阶微分掩模的近似构造	第41-42页
· 自适应分数阶微分的推导过程	第42-44页
· 自适应分数阶微分对信号增强的分析	第44-45页
· 自适应分数阶微分算法分析与时间复杂度	第45-46页
· 实验与分析	第46-52页
· 自适应分数阶微分与传统图像增强方法的效果比较及分析	第46-47页
· 自适应分数阶微分与指定阶微分图像增强方法的效果比较及分析	第47-49页
· 自适应分数阶微分对不同图像的增强效果的比较与分析	第49-52页
· 本章小结	第52-54页
4 采用分数阶微分边缘检测的图像插值	第54-66页
· 图像插值方法	第54-59页
· 理想的图像插值核函数	第55-56页
· 经典图像插值方法及其插值核函数	第56-58页
· 基于图像边缘保护的插值方法	第58-59页
· 采用分数阶微分边缘检测的图像插值	第59-63页
· 插值核函数的选择	第59-60页
· 基于分数阶微分的图像边缘提取	第60-61页
· 插值算法分析与时间计算复杂度	第61-63页
· 实验与分析	第63-65页
· 本章小结	第65-66页
5 基于支持向量机的人脸识别	第66-76页
· 引言	第66页
· 基于分数阶微分的二值边缘图像的提取	第66-67页
· PCA 特征提取	第67-69页
· 支持向量机核函数选择与多类值判别	第69-71页
· 支持向量机核函数选择	第69-70页
· 支持向量机的分类策略	第70-71页
· 实验结果与分析	第71-74页
· 基于二值边缘图像和支持向量机的人脸识别	第71-72页
· 基于主成分分析和支持向量机的人脸识别	第72-74页
· 本章小结	第74-76页
6 总结与展望	第76-78页
· 本文工作的总结	第76页
· 后续研究工作展望	第76-78页
致谢	第78-80页
参考文献	第80-88页
附录	第88页
A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录	第88页
B. 作者在攻读学位期间取得的科研成果目录	第88页

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