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第1章 ;绪论

; 1．1生物简述

; 1．1．1常用的生物技术

; 1．1．2各种常用生物技术的比较

; 1．2生物技术发展概述

; 1．2．1生物技术的优势

; 1．2．2生物技术的市场发展概况

; 1．2．3我国生物技术发展概述

; 参考文献

第2章 ;人脸检测与跟踪

; 2．1概述

; 2．2AdaBoost学

; 2．2．1AdaBoost方法

; 2．2．2分类器训练思想

; 2．2．3构造弱分类器

; 2．2．4构造强分类器

; 2．2．5分类器训练流程

; 2．3多层级联分类器

; 2．3．1多层级联分类器的分类方法

; 2．3．2使用级联分类行训练

; 2．3．3实验结果

; 2．4基于AdaBoost的肤色检测新方法

; 2．4．1肤色检测方法

; 2．4．2肤色分布的分析

; 2．4．3实验结果

; 2．5人脸跟踪

; 2．5．1智能像素聚类目标跟踪算法

; 2．5．2简单背景的目标跟踪

; 2．5．3人脸跟踪

; 参考文献

第3章 ;基于流形学脸识别

; 3．1生长型局部线嵌入算法

; 3．1．1生长模型分析

; 3．1．2生长型局部线嵌入算法

; 3．1．3GLLE对Isomap算法的启发

; 3．2噪声流形学析

; 3．2．1问题的提出

; 3．2．2邻滑嵌入算法

; 3．3流形学的应用

; 3．3．1人脸序列数据库的建立与评测

; 3．3．2人脸序列中的流形结构

; 3．3．3基于外观流形的动态人脸识别

; 3．3．4基于流形重构的单图像人脸识别

; 参考文献

第4章 ;多姿态人脸识别

; 4．1基于保持数邻信息的增量学

; 4．1．1增量LaplacianEigenmaps(LE)算法

; 4．1．2实验

; 4．2引入遗忘机制的ART2算法

; 4．2．1自适应共振理论简介

; 4．2．2ARTl神经网络

; 4．2．3ART2神经网络

; 4．2．4ART2网络存在的问题与

; 4．3逆转录ARl3算法

; 4．3．1ART3神经网络

; 4．3．2ARlr3算法——ReART

; 4．3．3实验

; 4．3．4ReART在多姿态人脸识别中的应用

; 4．4图均重构技术与多姿态人脸识别

; 4．4．1自动人脸识别中的图均技术

; 4．4．2从原始图像均脸：加权图均技术

; 4．4．3均脸到原始图像：重构脸的生成

; 4．4．4一个识别示例：人脸识别

; 4．4．5实验

第5章 ;多特征指纹识别

第6章 ;掌纹掌脉及其融合识别技术

第7章 ;人脸与掌纹识别的子空间特征提取方法

参考文献

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