基于稀疏表示和非负矩阵分解的部分遮挡人脸识别研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 英文缩写名称一览表 | 第16-18页 |
| 1 绪论 | 第18-29页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第18-20页 |
| 1.2 研究现状及发展 | 第20-24页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第24-27页 |
| 1.4 本文主要贡献和章节安排 | 第27-29页 |
| 2 稀疏表示和非负矩阵分解的基本理论 | 第29-41页 |
| 2.1 引言 | 第29页 |
| 2.2 稀疏表示理论 | 第29-38页 |
| 2.3 非负矩阵分解理论 | 第38-40页 |
| 2.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 3 基于遮挡字典学习的鲁棒人脸识别 | 第41-65页 |
| 3.1 引言 | 第41-42页 |
| 3.2 相关工作及进展 | 第42-44页 |
| 3.3 遮挡字典学习模型的建立与求解 | 第44-46页 |
| 3.4 基于结构稀疏表示的人脸识别算法 | 第46-48页 |
| 3.5 算法分析 | 第48-50页 |
| 3.6 实验结果 | 第50-64页 |
| 3.7 本章小结 | 第64-65页 |
| 4 基于鲁棒非负块对齐的部分遮挡人脸识别 | 第65-99页 |
| 4.1 引言 | 第65-66页 |
| 4.2 相关工作及进展 | 第66-69页 |
| 4.3 鲁棒非负块对齐模型的建立与求解 | 第69-75页 |
| 4.4 局部保持的非负块对齐算法 | 第75-79页 |
| 4.5 稀疏保持的非负块对齐算法 | 第79-82页 |
| 4.6 实验结果 | 第82-98页 |
| 4.7 本章小结 | 第98-99页 |
| 5 基于图嵌入结构稀疏的鲁棒人脸表示 | 第99-115页 |
| 5.1 引言 | 第99-100页 |
| 5.2 相关工作及进展 | 第100-101页 |
| 5.3 图嵌入结构稀疏模型的建立 | 第101-103页 |
| 5.4 图嵌入结构稀疏模型的求解 | 第103-106页 |
| 5.5 实验结果 | 第106-114页 |
| 5.6 本章小结 | 第114-115页 |
| 6 总结与展望 | 第115-118页 |
| 6.1 全文总结 | 第115-116页 |
| 6.2 对后续工作的展望 | 第116-118页 |
| 致谢 | 第118-120页 |
| 参考文献 | 第120-130页 |
| 附录1 攻读学位期间发表的学术论文 | 第130页 |
