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基于改进的主成分分析类算法的人脸识别
 
     论文目录
 
摘要第1-4页
ABSTRACT第4-7页
第一章 绪论第7-16页
   ·引言第7-9页
   ·人脸识别的研究内容及应用第9-11页
     ·人脸识别的研究内容第9-10页
     ·人脸识别的应用第10-11页
   ·人脸识别发展历程与现状第11-14页
     ·人脸识别的发展历程第11-13页
     ·人脸识别现状与研究热点第13-14页
   ·本文研究工作与组织结构第14-16页
第二章 主成分分析方法第16-22页
   ·子空间学习方法第16-18页
     ·子空间学习方法概况第16-18页
     ·线性子空间方法第18页
   ·主成分分析第18-22页
     ·基本原理第19-20页
     ·典型算法第20-22页
第三章 白化主成分分析类算法第22-31页
   ·二维主成分分析和双向二维主成分分析第22-26页
     ·二维主成分分析第22-24页
     ·变种二维主成分分析第24页
     ·双向二维主成分分析第24-26页
   ·白化主成分分析类算法第26-28页
     ·白化预处理过程第26-27页
     ·白化主成分分析类算法第27-28页
   ·实验与分析第28-31页
第四章 分块双向二维主成分分析算法第31-38页
   ·分块双向二维主成分分析第31-34页
     ·图像分块第31-32页
     ·构建投影矩阵第32-33页
     ·分块(2D)2PCA 算法实现第33-34页
   ·实验结果与分析第34-37页
     ·ORL 数据库的实验第34-35页
     ·UMIST 数据库的实验第35-37页
   ·小结第37-38页
第五章 总结与展望第38-40页
   ·全文工作总结第38页
   ·未来展望第38-40页
参考文献第40-44页
发表论文和参加科研情况说明第44-45页
致谢第45页

 
 
论文编号BS1828610,这篇论文共45
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