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基于虚拟样本和权重稀疏表示的人脸识别算法研究

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基于虚拟样本和权重稀疏表示的人脸识别算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-12页
第1章 绪论第12-22页
1.1选题的研究背景和意义第12-13页
  1.2 人脸识别的研究现状和发展趋势第13-18页
    1.2.1 国内外研究现状第14-16页
    1.2.2 发展趋势第16-18页
  1.3 人脸识别存在的难点与挑战第18-20页
  1.4 论文研究内容第20页
  1.5 论文组织结构第20-22页
第2章 人脸识别的基本方法第22-31页
  2.1 前言第22页
  2.2 基于几何特征的人脸识别方法第22-23页
  2.3 基于子空间的人脸识别方法第23-24页
    2.3.1 主成分分析方法第23页
    2.3.2 线性判别分析方法第23-24页
  2.4 基于隐马尔科夫模型的人脸识别方法第24页
  2.5 基于人工神经网络的人脸识别方法第24-25页
  2.6 支持向量机的人脸识别方法第25页
  2.7 常用人脸数据库第25-30页
  2.8 本章小结第30-31页
第3章 基于虚拟样本和稀疏表示算法第31-43页
  3.1 前言第31页
  3.2 基于虚拟样本的人脸识别算法第31-32页
  3.3 基于稀疏表示的人脸识别算法第32-34页
  3.4 基于虚拟训练样本算法与基于虚拟测试样本的算法对比第34-42页
    3.4.1 算法描述第34-35页
    3.4.2 算法分析第35-39页
    3.4.3 实验结果与分析第39-42页
  3.5 本章小结第42-43页
第4章 基于虚拟测试样本和权重稀疏表示算法第43-58页
  4.1 前言第43页
  4.2 WSRVTS算法描述第43-47页
    4.2.1 构造虚拟测试样本和新训练样本集第45-46页
    4.2.2 对测试样本进行稀疏表示并计算每个类的误差大小第46-47页
    4.2.3 权值计算及归类识别第47页
  4.3 算法分析第47-48页
  4.4 实验结果及分析第48-57页
    4.4.1 实验结果第48-56页
    4.4.2 结果分析第56-57页
  4.5 本章小结第57-58页
结论第58-60页
参考文献第60-64页
致谢第64-65页
附录A 攻读硕士学位期间所参与的科研项目第65页

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