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基于shearlet域特征学习的人脸识别研究

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基于shearlet域特征学习的人脸识别研究
论文目录
 
摘要第4-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-15页
  1.1 研究背景及意义第9-10页
  1.2 国内外研究现状第10-13页
    1.2.1 特征提取方法研究现状第10-12页
    1.2.2 分类方法研究现状第12-13页
  1.3 本文的工作及安排第13-15页
第二章 非下采样剪切波变换第15-25页
  2.1 剪切波变换的定义及性质第15-18页
  2.2 离散的剪切波变换第18-20页
  2.3 非下采样剪切波变换第20-23页
  2.4 本章小结第23-25页
第三章 基于NSST和深度信念网络的人脸识别算法第25-41页
  3.1 基于NSST的加权LBP特征提取第25-27页
  3.2 深度信念网络第27-30页
    3.2.1 受限玻尔兹曼机模型第27-29页
    3.2.2 深度信念网络第29-30页
  3.3 基于NSST和深度信念网络的人脸识别算法第30-31页
  3.4 实验结果及分析第31-40页
    3.4.1 ORL人脸图像库实验第33-35页
    3.4.2 YALE人脸图像库实验第35-37页
    3.4.3 FERET人脸图像库实验第37-39页
    3.4.4 鲁棒性分析第39-40页
  3.5 本章小结第40-41页
第四章 基于shearlet域深层特征提取的人脸识别算法第41-53页
  4.1 深层特征提取与特征学习第41-43页
    4.1.1 深层特征提取第41-42页
    4.1.2 特征学习第42-43页
  4.2 稀疏表示第43-45页
    4.2.1 稀疏表示的理论第43-44页
    4.2.2 稀疏表示的分解算法第44-45页
  4.3 基于shearlet域深层特征提取的人脸识别算法第45-46页
  4.4 实验结果及分析第46-51页
    4.4.1 ORL人脸图像库实验第46-47页
    4.4.2 YALE人脸图像库实验第47-48页
    4.4.3 FERET人脸图像库实验第48-49页
    4.4.4 鲁棒性分析第49-51页
  4.5 本章小结第51-53页
第五章 总结与展望第53-55页
参考文献第55-61页
致谢第61-62页
攻读硕士期间撰写的学术论文第62页
攻读硕士期间参加的科研项目第62-63页
攻读硕士期间获奖及荣誉情况第63页

本篇论文共63页,点击这进入下载页面
 
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