| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·研究进展及现状 | 第8-12页 |
| ·人脸识别 | 第8-11页 |
| ·人脸画像生成及识别 | 第11-12页 |
| ·论文的研究内容及安排 | 第12-15页 |
| 第二章 基于E-HMM的画像生成算法 | 第15-31页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·基于E-HMM的人脸模型 | 第15-24页 |
| ·E-HMM定义 | 第15-16页 |
| ·E-HMM的三个基本算法 | 第16-20页 |
| ·E-HMM中观察向量的提取 | 第20-21页 |
| ·E-HMM的训练过程 | 第21-23页 |
| ·人脸图像的E-HMM表示 | 第23-24页 |
| ·E-HMM - FSS算法及其改进 | 第24-28页 |
| ·基于E-HMM的画像生成算法(E-HMM - FSS) | 第24-26页 |
| ·基于E-HMM Inversion的画像生成算法(E-HMMI - FSS) | 第26-28页 |
| ·实验结果与分析 | 第28-29页 |
| ·小结 | 第29-31页 |
| 第三章 选择性集成在画像生成的应用 | 第31-41页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·基于E-HMM和选择性集成的画像生成(E-HMM&SE - FSS) | 第31-34页 |
| ·选择性集成 | 第31-33页 |
| ·基于选择性集成的画像生成 | 第33-34页 |
| ·结合局部信息的E-HMM& SE - FSS | 第34-35页 |
| ·画像生成的非线性方法 | 第34页 |
| ·结合局部信息的画像生成方法 | 第34-35页 |
| ·实验结果及分析 | 第35-39页 |
| ·画像生成实验 | 第36-38页 |
| ·画像识别实验 | 第38-39页 |
| ·小结 | 第39-41页 |
| 第四章 画像质量客观评价算法研究 | 第41-51页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·图像质量主观评价算法 | 第41-42页 |
| ·全参考型图像质量客观评价算法 | 第42-44页 |
| ·无参考型图像质量客观评价算法 | 第44-45页 |
| ·实验结果与分析 | 第45-50页 |
| ·客观测度与主观感知的一致性的评价标准 | 第46-47页 |
| ·画像本身的质量 | 第47-48页 |
| ·画像与原始照片的相似程度 | 第48-49页 |
| ·画像质量评价体系 | 第49-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-53页 |
| ·总结 | 第51-52页 |
| ·未来工作的展望 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-61页 |
| 作者在读期间参加的科研和发表的论文 | 第61页 |
