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目录
第1章 绪 论
1.1 课题研究背景及意义
1.2 基于最小平方误差的特征抽取与分类方法概述
1.3 本文的主要研究内容
1.4实验用到的数据库
1.5 本文的组织结构
第2章 局部最小平方误差分类方法
2.1传统的最小平方误差分类方法
2.2 局部最小平方误差分类方法
2.3 实验
2.4 小结
第3章 基于最小平方误差的二维特征抽取
3.1引言
3.2 二维特征抽取方法
3.3 基于Gabor特征的多子空间二维主成分分析
3.4 多方向的人脸图像二维特征抽取
3.5小结
第4章 改进的线性表示分类模型
4.1引言
4.2线性表示分类方法
4.3 非线性稀疏表示分类
4.4融合l1和l2范数优化的线性表示分类方法
4.5小结
第5章 线性表示分类的特征抽取
5.1引言
5.2类别残差鉴别分析
5.3快速稀疏表示分类方法
5.4小结
结论
参考文献
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果
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致谢
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