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基于子空间分析的特征抽取及人脸识别技术研究 |
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| 论文目录 |
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| 中文摘要 | 第1-10页 | | 英文摘要 | 第10-13页 | | 第一章 绪论 | 第13-22页 | | ·论文背景 | 第13-15页 | | ·问题的提出 | 第13页 | | ·人脸识别的应用 | 第13-15页 | | ·人脸识别相关技术 | 第15-20页 | | ·人脸定位和检测 | 第15页 | | ·人脸特征抽取 | 第15-20页 | | ·各章内容安排 | 第20-22页 | | 第二章 基于二阶特征脸和核主成分分析的人脸识别方法 | 第22-31页 | | ·引言 | 第22-23页 | | ·主成分分析及二阶特征脸 | 第23-24页 | | ·主成分分析 | 第23-24页 | | ·二阶特征脸 | 第24页 | | ·核主成分分析 | 第24-26页 | | ·特征组合 | 第26-27页 | | ·实验及结果分析 | 第27-30页 | | ·本章小结 | 第30-31页 | | 第三章 一种新的核广义鉴别特征抽取方法 | 第31-44页 | | ·引言 | 第31-32页 | | ·核线性鉴别分析 | 第32-34页 | | ·广义的核鉴别分析特征抽取 | 第34-41页 | | ·广义的核鉴别分析模型 | 第34-35页 | | ·本文求解方法 | 第35-41页 | | ·特征抽取 | 第41页 | | ·实验与结果 | 第41-43页 | | ·本章小结 | 第43-44页 | | 第四章 基于图像矩阵的特征抽取方法研究 | 第44-55页 | | ·引言 | 第44-45页 | | ·基于图像并行融合特征的人脸识别方法 | 第45-50页 | | ·二维主成分分析 | 第45-46页 | | ·两种图像并行特征 | 第46-47页 | | ·图像并行融合特征抽取 | 第47-49页 | | ·实验结果及分析 | 第49-50页 | | ·二维特征抽取框架 | 第50-54页 | | ·二维特征抽取方法 | 第50-51页 | | ·二维特征抽取框架 | 第51-52页 | | ·实验与结果 | 第52-54页 | | ·本章小结 | 第54-55页 | | 第五章 基于协同学的人脸分类集成 | 第55-62页 | | ·引言 | 第55-56页 | | ·核主成分特征抽取 | 第56页 | | ·协同分类集成 | 第56-58页 | | ·协同模式识别 | 第56-57页 | | ·分类集成方法 | 第57-58页 | | ·实验与结果 | 第58-61页 | | ·本章小结 | 第61-62页 | | 第六章 结束语 | 第62-64页 | | 参考文献 | 第64-70页 | | 致谢 | 第70-71页 | | 附录 硕士期间完成的论文情况 | 第71页 |
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论文编号BS1196244，这篇论文共71页
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