基于小波变换与KPCA人脸识别技术研究

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基于小波变换与KPCA人脸识别技术研究

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基于小波变换与KPCA人脸识别技术研究

论文目录
摘要	第1-6 页
ABSTRACT	第6-12 页
1 绪论	第12-26 页
· 引言	第12-13 页
· 课题研究的背景与意义	第13-15 页
· 研究的背景	第13 页
· 课题的意义	第13-15 页
· 人脸识别研究的现状与技术难点	第15-18 页
· 研究现状	第15-17 页
· 存在的困难	第17-18 页
· 人脸识别方法综述	第18-24 页
· 基于几何特征的人脸识别方法	第18-19 页
· 基于模板匹配的人脸识别方法	第19-20 页
· 特征脸方法	第20-21 页
· 隐马尔科夫模型的人脸识别方法	第21-22 页
· 人工神经网络方法	第22-23 页
· 弹性图匹配方法	第23-24 页
· 本文的工作和创新点	第24-25 页
· 论文结构	第25-26 页
2 人脸图像预处理	第26-43 页
· 引言	第26-27 页
· 人脸图象库	第27-28 页
· 人脸图象预处理	第28-29 页
· 人脸图像归一化	第28-29 页
· 人脸图像灰度直方图的修正	第29 页
· 人脸图像的小波分解	第29-43 页
· 小波分析的背景	第29-30 页
· 连续小波变换	第30-33 页
· 离散小波变换	第33-34 页
· 二维离散小波变换快速算法	第34-36 页
· 多分辨分析	第36-39 页
· Mallat算法	第39-41 页
· 人脸图像的小波分解及试验分析	第41-43 页
3 基于核主成分分析的人脸特征提取	第43-58 页
· 特征提取的意义	第43-44 页
· 基于主成分分析的人脸特征提取	第44-53 页
· K-L变换原理	第44-46 页
· K-L变换特征提取	第46-48 页
· 基于 PCA的人脸识别	第48-52 页
· PCA人脸识别方法	第52 页
· PCA的优缺点分析	第52-53 页
· 基于核主成分分析的人脸特征提取	第53-58 页
· 核方法基本概念	第53-55 页
· 核主元分析(KPCA)	第55-57 页
· 基于 KPCA人脸识别方法	第57 页
· KPCA的优缺点分析	第57-58 页
4 统计学习理论与支持向量机	第58-75 页
· 机器学习的基本问题	第59-62 页
· 机器学习问题的表示	第59-61 页
· 经验风险最小化	第61 页
· 复杂性与推广能力	第61-62 页
· 统计学习理论	第62-66 页
· 函数集的 VC维	第63 页
· 推广能力的界	第63-64 页
· 结构风险最小化	第64-66 页
· 支持向量机	第66-75 页
· 概述	第66-68 页
· 线性支持向量机	第68-71 页
· 非线性支持向量机	第71-72 页
· 多分类支持向量机	第72-75 页
5 实验仿真结果及讨论	第75-81 页
· 基于核主成分分析人脸识别方法	第75-77 页
· 实验人脸图像库	第75 页
· 实验与分析	第75-77 页
· 结论	第77 页
· 基于特征组合的人脸识别方法	第77-81 页
· 算法实现	第77-78 页
· 实验与分析	第78-79 页
· 结论	第79-81 页
6 结束语	第81-84 页
· 本文总结	第81-82 页
· 人脸识别技术展望	第82-84 页
参考文献	第84-87 页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况	第87-88 页
致谢	第88页

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