| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-19页 |
| ·选题来源与研究背景 | 第7页 |
| ·选题来源 | 第7页 |
| ·研究背景 | 第7页 |
| ·研究现状 | 第7-14页 |
| ·线性子空间方法 | 第9-11页 |
| ·非线性子空间方法 | 第11-14页 |
| ·特征提取在人脸识别中的应用 | 第14-15页 |
| ·常用人脸数据库介绍 | 第15-17页 |
| ·本文研究内容及安排 | 第17-19页 |
| 第二章 融合局部相似信息和差异信息的二维保持投影 | 第19-33页 |
| ·二维主成分分析与二维局部保持投影 | 第19-21页 |
| ·二维主成分分析 | 第19-20页 |
| ·二维局部保持投影 | 第20-21页 |
| ·融合局部相似信息和差异信息的二维保持投影 | 第21-26页 |
| ·算法思想 | 第21-22页 |
| ·相似信息描述 | 第22-23页 |
| ·差异信息描述 | 第23-24页 |
| ·特征提取准则 | 第24-25页 |
| ·算法总结与分析 | 第25-26页 |
| ·实验分析 | 第26-31页 |
| ·最近邻分类器 | 第26-27页 |
| ·Yale人脸库实验分析 | 第27-28页 |
| ·UMIST人脸库实验分析 | 第28-29页 |
| ·PIE人脸库实验分析 | 第29-30页 |
| ·AR人脸库实验分析 | 第30-31页 |
| ·实验总结 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 融合局部相似信息和差异信息的二维监督保持投影 | 第33-43页 |
| ·二维监督局部保持投影 | 第33-34页 |
| ·融合局部相似信息和差异信息的二维监督保持投影 | 第34-38页 |
| ·算法思想 | 第34页 |
| ·相似信息描述 | 第34-35页 |
| ·差异信息描述 | 第35-36页 |
| ·特征提取准则 | 第36-37页 |
| ·算法总结 | 第37-38页 |
| ·实验分析 | 第38-42页 |
| ·Yale人脸库实验分析 | 第38-39页 |
| ·UMIST人脸库实验分析 | 第39-40页 |
| ·PIE人脸库实验分析 | 第40-41页 |
| ·AR人脸库实验分析 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 融合局部相似信息和差异信息的二维判别投影 | 第43-55页 |
| ·二维局部判别投影 | 第43-45页 |
| ·融合局部相似信息和差异信息的二维判别投影 | 第45-48页 |
| ·算法思想 | 第45页 |
| ·相似信息描述 | 第45-46页 |
| ·差异信息描述 | 第46-47页 |
| ·特征提取准则 | 第47-48页 |
| ·算法总结 | 第48页 |
| ·实验分析 | 第48-53页 |
| ·Yale人脸库实验分析 | 第48-50页 |
| ·UMIST人脸库实验分析 | 第50-51页 |
| ·PIE人脸库实验分析 | 第51-52页 |
| ·AR人脸库实验分析 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·本文工作内容总结 | 第55页 |
| ·下一步研究工作展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 研究成果 | 第65-66页 |