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基于低秩和稀疏表示的人脸识别算法研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-6页 | | Abstract | 第6-10页 | | 第1章 绪论 | 第10-16页 | | ·课题背景及意义 | 第10-11页 | | ·国内外研究现状 | 第11-13页 | | ·人脸识别国内外研究现状概述 | 第11页 | | ·稀疏表示国外研究现状概述 | 第11-12页 | | ·低秩国外研究现状概述 | 第12-13页 | | ·本文主要研究成果 | 第13-14页 | | ·本文组织结构 | 第14-16页 | | 第2章 融合低秩分解和稀疏表示的识别算法 | 第16-30页 | | ·引言 | 第16页 | | ·基本理论 | 第16-18页 | | ·稀疏表示理论 | 第16-17页 | | ·低秩理论 | 第17-18页 | | ·基于低秩分解和稀疏表示的人脸识别算法 | 第18-24页 | | ·融合 SVT 和 SRC 的人脸识别算法 | 第18-20页 | | ·融合 APG 和 SRC 的人脸识别算法 | 第20-21页 | | ·融合 ADM 和 SRC 的人脸识别算法 | 第21-23页 | | ·融合 IALM 和 SRC 的人脸识别算法 | 第23-24页 | | ·不同低秩算法的 AR 实验结果与分析 | 第24-27页 | | ·本章小结 | 第27-30页 | | 第3章 基于低秩字典和稀疏表示的识别算法 | 第30-38页 | | ·引言 | 第30页 | | ·常见的字典学习方法 | 第30页 | | ·Metaface 字典学习 | 第30-31页 | | ·融合低秩 Metaface 字典和 SRC 的识别算法 | 第31-34页 | | ·实验结果与分析 | 第34-37页 | | ·AR 实验一 | 第34-35页 | | ·AR 实验二 | 第35-37页 | | ·本章小结 | 第37-38页 | | 第4章 基于低秩分解和松弛协作表示的识别算法 | 第38-50页 | | ·引言 | 第38页 | | ·融合整体与局部特征的低秩松弛协作表示 | 第38-45页 | | ·松弛协作表示理论 | 第38-40页 | | ·整体特征与局部特征的融合方法 | 第40-41页 | | ·识别算法描述 | 第41-45页 | | ·实验结果与分析 | 第45-49页 | | ·Extended YaleB 人脸识别实验 | 第45-46页 | | ·AR 人脸识别实验 | 第46-49页 | | ·本章小结 | 第49-50页 | | 第5章 基于低秩分解和分块协作表示的识别算法 | 第50-58页 | | ·引言 | 第50页 | | ·分块协作表示理论 | 第50页 | | ·融合整体与局部特征的分块低秩协作表示 | 第50-53页 | | ·实验结果与分析 | 第53-57页 | | ·Extended YaleB 人脸识别实验 | 第53-54页 | | ·AR 人脸识别实验 | 第54-57页 | | ·本章小结 | 第57-58页 | | 结论 | 第58-60页 | | 参考文献 | 第60-65页 | | 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第65-66页 | | 致谢 | 第66-67页 | | 作者简介 | 第67页 |
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论文编号BS2212068，这篇论文共67页
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