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| 內容簡介： |
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《临沂大学博士教授文库：基于子空间和流形学习的人脸识别算法研究》主要内容包括：研究背景和意义、人脸识别技术概述、问题的提出和《临沂大学博士教授文库：基于子空间和流形学习的人脸识别算法研究》的贡献、《临沂大学博士教授文库：基于子空间和流形学习的人脸识别算法研究》的组织结构、人脸图像的奇异值分解、奇异值特征的性质、基于奇异值特征和支持向量机的人脸识别算法、LIBSVM简介、基于自适应加权和局部奇异值分解的人脸识别算法等。
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| 目錄：
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第一章绪论
第一节引言
第二节研究背景和意义
第三节人脸识别技术概述
第四节国内外研究现状
第五节问题的提出和本书的贡献
第六节本书的组织结构
第二章基于奇异值特征的人脸识别算法
第一节引言
第二节人脸图像的奇异值分解
第三节奇异值特征的性质
第四节基于奇异值特征和支持向量机的人脸识别算法
第五节LIBSVM简介
第六节基于自适应加权和局部奇异值分解的人脸识别算法
第七节基于局部奇异值和证据理论的人脸识别算法
第八节本章小结
第三章基于PCA算法的人脸识别
第一节引言
第二节主成分分析（PCA）的原理
第三节基于类内平均脸模块PCA人脸识别算法
第四节基于自适应加权平均值的模块2DPCA人脸识别算法
第五节本章小结
第四章改进的最大散度差鉴别分析算法
第一节引言
第二节最大散度差鉴别分析
第三节最大散度差鉴别分析的特点
第四节基于类内中间值的最大散度差鉴别分析算法
第五节加权最大散度差鉴别分析算法
第六节基于模糊决策和MSD的单样本人脸识别算法
第七节融合DCT和MSD的人脸识别算法
第八节基于单样本人脸识别算法的深化研究
第九节本章小结
第五章一种有监督保局投影人脸识别算法
第一节引言
第二节保局投影算法
第三节改进的保局投影人脸识别算法（一）
第四节改进的保局投影人脸识别算法（二）
第五节基于特征层融合的人脸识别算法
第六节本章小结
第六章简化的人脸Gabor特征描述算法
第一节引言
第二节关于小波变换
第三节Gabor小波简介
第四节一种新的Gabor特征降维方法
第五节最优Gabor核选择算法
第六节基于模块Gabor直方图和支持向量机的人脸识别算法
第七节本章小结
第七章基于Gabor变换的人脸识别算法深化研究
第八章研究工作总结与展望
第九章人脸识别应用与发展趋势分析
参考文献
附录
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