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基于稀疏表示特征的人脸识别方法研究
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基于稀疏表示特征的人脸识别方法研究
论文目录
摘要
第1-6页
Abstract
第6-10页
第一章 绪论
第10-22页
· 研究背景及意义
第10-11页
· 人脸识别的研究内容简介
第11-12页
· 符号约定
第12-13页
· 基于主成分分析的人脸识别算
第13-14页
· Fisher线性判别分析
第14-15页
· 局部保持投影(LPP)
第15-17页
· 稀疏表示特征
第17-19页
· 稀疏表示
第18-19页
· 非负的稀疏表示
第19页
· 本文主要内容以及组织结构
第19-22页
· 本文主要研究内容
第19-21页
· 本文主要组织结构
第21-22页
第二章 基于分块的非负矩阵分解的稀疏表示特征算法
第22-39页
· 引言
第22-23页
· 非负矩阵分解(NMF)和分块的非负矩阵分解(BNMF)
第23-24页
· 非负矩阵分解(NMF)
第23-24页
· 分块的非负矩阵分解(BNMF)
第24页
· 算法设计
第24-26页
· 本章提出的NSR方法
第25-26页
· 本章提出的NSR+BNMF方法
第26页
· 实验结果与分析
第26-38页
· ORL人脸数据库实验
第29-34页
· FERET人脸数据库识别
第34-38页
· 本章小结
第38-39页
第三章 基于分块的QR分解的稀疏表示特征算法
第39-53页
· 引言
第39-40页
· QR分解
第40-42页
· QR分解的理论依据
第40-41页
· 分块的QR分解
第41-42页
· 算法设计
第42-43页
· 实验结果及分析
第43-52页
· SQR算法的实验结果及分析
第45-48页
· ASQR算法的实验结果及分析
第48-52页
· 本章小结
第52-53页
第四章 基于分块的QR分解的稀疏特征与DLDA的特征融合算法
第53-62页
· 引言
第53页
· Direct LDA方法
第53-55页
· 算法设计
第55页
· 实验结果
第55-61页
· ORL数据库上的实验结果
第56-58页
· FERET人脸数据库识别
第58-61页
· 本章小结
第61-62页
第五章 总结与展望
第62-63页
参考文献
第63-67页
致谢
第67-68页
攻读硕士学位期间的研究成果
第68-69页
本篇论文共
69
页,
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。
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