基于全空间逆表示的分类模型及其在人脸识别中的应用

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基于全空间逆表示的分类模型及其在人脸识别中的应用

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基于全空间逆表示的分类模型及其在人脸识别中的应用

论文目录
摘要	第4-5页
ABSTRACT	第5-9页
第一章绪论	第9-13页
1.1 研究背景及意义	第9-11页
1.2 本文主要研究内容与结构安排	第11-13页
第二章基本知识介绍	第13-23页
2.1 稀疏表示和低秩表示相关理论	第13-14页
2.1.1 稀疏表示模型	第13-14页
2.1.2 低秩表示模型	第14页
2.2 凸优化问题的一些求解方法	第14-22页
2.2.1 ALM算法	第15页
2.2.2 ADMM算法	第15-16页
2.2.3 线性Bregman迭代算法	第16-19页
2.2.4 分裂Bregman迭代算法	第19-20页
2.2.5 ADMM算法与分裂Bregman算法的联系	第20-22页
2.3 本章小结	第22-23页
第三章基于全空间逆表示的分类模型及其优化求解	第23-39页
3.1 问题描述	第23-25页
3.1.1 基于稀疏表示分类的标准投影	第23-24页
3.1.2 全空间逆表示	第24-25页
3.2 模型建立	第25-27页
3.3 模型的优化求解	第27-33页
3.3.1 FSIR_LRSRC模型的LADMAP计算	第28-29页
3.3.2 FSIR_LRSRC模型的改进约束分裂Bregman计算	第29-33页
3.4 模型的收敛性分析	第33-36页
3.5 基于类别贡献率的分类准则	第36-37页
3.6 本章小结	第37-39页
第四章基于全空间逆表示分类模型的人脸识别	第39-57页
4.1 基于全空间逆表示分类模型的人脸识别算法	第39-42页
4.1.1 特征脸理论	第39-40页
4.1.2 算法设计	第40-42页
4.2 实验与分析	第42-55页
4.2.1 参数分析	第42-43页
4.2.2 样本互补信息的分析	第43-44页
4.2.3 分类准则的验证	第44页
4.2.4 算法的收敛性分析	第44-46页
4.2.5 模型的鲁棒性分析	第46-55页
4.3 本章小结	第55-57页
总结与展望	第57-59页
参考文献	第59-65页
致谢	第65-67页
攻读硕士期间撰写的学术论文	第67-69页
攻读硕士期间参与的科研项目	第69-71页
攻读硕士期间获奖情况	第71页

本篇论文共71页，点击这进入下载页面。

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