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基于稀疏表示人脸识别算法的研究及实现
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基于稀疏表示人脸识别算法的研究及实现
论文目录
摘要
第1-6页
ABSTRACT
第6-13页
第1章 绪论
第13-19页
· 研究背景和意义
第13-14页
· 研究现状及技术难题
第14-17页
· 国内外相关课题研究概述
第14-15页
· 人脸识别算法概述
第15-16页
· 技术难点分析
第16-17页
· 研究内容及结构安排
第17-19页
第2章 人脸识别的基本理论
第19-32页
· 人脸识别系统
第19-20页
· 人脸图像预处理
第20-23页
· 图像去噪
第20-21页
· 人脸图像的归一化
第21-23页
· 人脸图像特征提取
第23-28页
· 主成分分析
第24-25页
· 线性判别分析
第25-26页
· 独立成分分析
第26-28页
· 人脸图像识别算法
第28-31页
· K-近邻分类算法
第28-29页
· 支持向量机算法
第29-31页
· 本章小结
第31-32页
第3章 稀疏表示的基本理论
第32-44页
· 稀疏表示的基本原理
第32-33页
· 过完备字典的构造
第33-38页
· 几种经典的字典设计方法
第34-38页
· 稀疏信号的算法
第38-43页
· 信号稀疏的基本概念
第38-39页
· 贪婪追踪算法
第39-43页
· 本章小结
第43-44页
第4章 基于稀疏表示的人脸识别
第44-54页
· 基于稀疏表示的人脸识别算法
第44-46页
· 基于稀疏表示人脸识别的流程
第44-45页
· 基于稀疏表示人脸识别的计算过程分析
第45-46页
· 基于组稀疏表示的人脸识别算法
第46页
· 基于低秩子空间恢复的联合稀疏表示人脸识别
第46-49页
· 低秩子空间恢复的算法过程分析
第47-48页
· 基于低秩子空间恢复的联合稀疏表示流程
第48-49页
· 实验仿真及结果分析
第49-53页
· 基于稀疏表示人脸识别实验结果
第49-50页
· 基于组稀疏表示人脸识别实验结果
第50-51页
· 基于低秩子空间恢复的联合稀疏表示人脸识别实验结果
第51-53页
· 本章小结
第53-54页
第5章 基于MATLAB的人脸识别实验平台
第54-63页
· 人脸识别系统平台设计
第54-56页
· 人脸识别系统平台实现
第56-62页
· 图像输入模块
第56-58页
· 图像预处理模块
第58-59页
· 图像训练模块
第59-60页
· 图像识别模块
第60-61页
· 实验数据及分析
第61-62页
· 本章小结
第62-63页
第6章 总结与展望
第63-65页
· 本文总结
第63页
· 工作展望
第63-65页
参考文献
第65-69页
致谢
第69-70页
攻读学位期间参加的科研项目和成果
第70页
本篇论文共
70
页,
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。
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