基于子空间分析的人脸识别方法研究

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1、基于子空间分析的人脸识别方法研究f申请扬州I大学工学硕士学位论文)培养单位：扬州大学专业名称：控制理论与控制工程研究方向：模式识别与人工智能研究生：王颖静指导老师：王正群教授2012．4ResearchonSubspaceAnalysisBasedFaceRecognitionMethods(ApplyingfortheDegreeofMasterofEngineering)ByWangYing-jingUndertheguidanceandsupervisionofProfessorWangZheng—qunThesisSubmittedtoYangzhouUnivers

2、ityYangzhouUniversity,Yangzhou，P．R．China，Apt,2012本文研究工作得到了以下基金资助1．国家自然科学基金项N(60875004)“半监督鉴别特征抽取及人脸识别应用研究”2．江苏省高校自然科学基础研究项目(07KJB520133)“基于数据结构分析的分类器集成及应用研究”3．江苏省自然科学基金项目(BK2009184)“模式数据结构分析及半监督流形学习研究”目录摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．IAbstract．．．．．．．．．．．．．．．⋯．．．．．．．．⋯．．⋯．⋯⋯．⋯．．⋯．．⋯．．⋯．．⋯⋯．．

3、⋯．．．．．⋯．．⋯．．．．⋯．．．．⋯⋯III第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．11～人脸识别的研究意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯11．2人脸识别方法概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯21．3人脸识别的应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯31．4本文的主要]二作⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯41．5本文的组织结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯5第二章基于子空间的数据降维算法概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．72．1引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

4、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．72．2主成分分析(Principalcomponentanalysis，PCA)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯72．3线性鉴别分析(LinearDiscriminantAnalysis，LDA)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯82．4局部保持投影(LocalityPreservingProjections，LPP)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．92．5局部线性嵌入(LocallyLinearEmbedding，LLE)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一102．6局部切空问排列(LocalTangentSpaceAlignment，LTSA)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．112．7等距映身寸(ISO

5、MAP)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯112．8本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．12第三章局部结构保持的鉴别分析方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯133．1引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．133．2UDLPP算法介绍⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．143．3局部结构保持的鉴别分析方法PCLSP⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1533．1算法介绍⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．153．3．2算法步骤⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．163．4实验结果与分析⋯⋯⋯

6、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．173．4．1实验1与分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯～173．4．2实验2与分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一193．5本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．21第四章基于成对约束和稀疏保留的数据降维算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯224．1引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯224．2相关算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．224．3基于成对约束和稀疏保留的数据降维算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．234．3．1图像的稀疏表示⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

7、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯234_3．2算法过程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2343．2算法步骤⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯244．4实验结果与分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯，．254．4，1Feret库上不同训练样本个数的实验比较⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯254．4．2Feret库上不同成对约束对的实验比较⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯264．4’3AR库的实验与比较⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．274．5本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯