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第一章绪论
1.1引言
1.2课题研究的背景与意义
1.2.1研究的背景
1.2.2课题的意义
1.3人脸识别研究的现状与技术难点
1.3.1研究现状
1.3.2存在的困难
1.4人脸识别方法综述
1.4.1基于几何特征的人脸识别方法
1.4.2基于模板匹配的人脸识别方法
1.4.3特征脸方法
1.4.4隐马尔科夫模型的人脸识别方法
1.4.5人工神经网络方法
1.4.6弹性图匹配方法
1.5本文的工作和创新点
1.6论文结构
第二章人脸图像预处理
2.1引言
2.2人脸图象库
2.3人脸图象预处理
2.3.1人脸图像归一化
2.3.2人脸图像灰度直方图的修正
2.4人脸图像的小波分解
2.4.1小波分析的背景
2.4.2连续小波变换
2.4.3离散小波变换
2.4.4二维离散小波变换快速算法
2.4.5多分辨分析
2.4.6 Mallat算法
2.4.7人脸图像的小波分解及试验分析
第三章 基于核主成分分析的人脸特征提取
3.1特征提取的意义
3.2基于主成分分析的人脸特征提取
3.2.1 K-L变换原理
3.2.2 K-L变换特征提取
3.2.3基于PCA的人脸识别
3.2.4 PCA人脸识别方法
3.2.5 PCA的优缺点分析
3.3基于核主成分分析的人脸特征提取
3.3.1核方法基本概念
3.3.2核主元分析(KPCA)
3.3.3基于KPCA人脸识别方法
3.3.4 KPCA的优缺点分析
第四章 统计学习理论与支持向量机
4.1机器学习的基本问题
4.1.1机器学习问题的表示
4.1.2经验风险最小化
4.1.3复杂性与推广能力
4.2统计学习理论
4.2.1函数集的VC维
4.2.2推广能力的界
4.2.3结构风险最小化
4.3支持向量机
4.3.1概述
4.3.2线性支持向量机
4.3.3非线性支持向量机
4.3.4多分类支持向量机
第五章 实验仿真结果及讨论
5.1基于核主成分分析人脸识别方法
5.1.1实验人脸图像库
5.1.2实验与分析
5.1.3结论
5.2基于特征组合的人脸识别方法
5.2.1算法实现
5.2.2实验与分析
5.2.3结论
第六章 结束语
6.1本文总结
6.2人脸识别技术展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢