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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--面向人脸识别协同表示分类器的改进与拓展研究
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面向人脸识别协同表示分类器的改进与拓展研究
 
     论文目录
 
摘要第3-4页
Abstract第4-5页
1 绪论第8-17页
    1.1 人脸识别的背景及发展第8-12页
        1.1.1 人脸识别的应用背景及意义第8-9页
        1.1.2 人脸识别的发展过程及挑战第9-11页
        1.1.3 面向图像集人脸识别的应用第11-12页
    1.2 特征提取方法概述第12-14页
        1.2.1 线性特征提取方法第12-13页
        1.2.2 非线性特征提取方法第13-14页
    1.3 线性表示分类方法概述第14-15页
    1.4 面向分类器的投影方式第15-16页
    1.5 本文主要工作第16-17页
2 面向图像的概率协同表示的正交鉴别投影第17-29页
    2.1 引言第17-18页
    2.2 相关工作第18-20页
        2.2.1 协同表示分类器第18页
        2.2.2 基于协同表示的优化投影第18-20页
    2.3 概率协同表示分类器第20-21页
    2.4 基于概率协同表示的正交鉴别投影第21-23页
    2.5 实验结果与分析第23-27页
        2.5.1 AR人脸数据库第24-25页
        2.5.2 CMU PIE人脸数据库第25-26页
        2.5.3 概率解释VS正交鉴别投影第26-27页
    2.6 小结第27-29页
3 面向图像集概率协同表示分类器及正交鉴别投影第29-43页
    3.1 引言第29-30页
    3.2 相关工作第30页
        3.2.1 面向图像集的协同表示分类器第30页
    3.3 面向图像集的概率协同表示分类器第30-33页
        3.3.1 算法基本原理第30-32页
        3.3.2 算法求解第32-33页
        3.3.3 算法结果讨论第33页
    3.4 基于面向图像集的概率协同表示的正交鉴别投影第33-36页
    3.5 实验结果与分析第36-41页
        3.5.1 CMU MoBo人脸数据库第36-37页
        3.5.2 YouTube celebrities人脸数据库第37-38页
        3.5.3 Extended Yale B人脸数据库第38-39页
        3.5.4 概率解释VS正交鉴别投影第39页
        3.5.5 参数敏感性分析第39-40页
        3.5.6 算法鲁棒性分析第40-41页
    3.6 小结第41-43页
4 基于面向图像集代价敏感的概率协同表示分类器第43-53页
    4.1 引言第43-44页
    4.2 面向图像集的代价敏感概率协同表示分类器第44-47页
        4.2.1 最近邻选择第44-45页
        4.2.2 代价敏感概率协同表示第45-47页
    4.3 面向图像集的代价敏感概率协同表示的正交鉴别投影第47-49页
    4.4 实验结果与分析第49-52页
        4.4.1 CMU MoBo人脸数据库第49-50页
        4.4.2 YouTube celebrities人脸数据库第50-51页
        4.4.3 参数分析第51-52页
    4.5 小结第52-53页
5 总结与展望第53-55页
    5.1 总结第53-54页
    5.2 展望第54-55页
致谢第55-56页
参考文献第56-62页
附录第62页

 
 
论文编号BS4628714,这篇论文共62
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