| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 1 绪论 | 第12-21页 |
| ·人脸识别研究背景及意义 | 第12-15页 |
| ·人脸识别的研究内容 | 第15-17页 |
| ·人脸自动识别的难点和技术关键 | 第17-18页 |
| ·本文的主要工作 | 第18-20页 |
| ·本文的结构安排 | 第20-21页 |
| 2 人脸识别的研究现状 | 第21-40页 |
| ·国内外研究发展 | 第21-22页 |
| ·人脸识别理论方法 | 第22-33页 |
| ·基于几何特征的方法 | 第22-23页 |
| ·基于子空间分析的方法 | 第23-27页 |
| ·基于机器学习的方法 | 第27-30页 |
| ·基于模型的方法 | 第30-31页 |
| ·基于局部特征的方法 | 第31-33页 |
| ·人脸识别图像库 | 第33-34页 |
| ·人脸识别系统性能评价指标 | 第34-36页 |
| ·误拒率(False Rejection Rate)和误识率(False Acceptance Rate) | 第35页 |
| ·累积匹配特性曲线(Cumulative Match Characteristic，CMC) | 第35-36页 |
| ·速度 | 第36页 |
| ·人脸识别算法的公开评测与竞赛 | 第36-39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| 3 流形学习理论及方法 | 第40-54页 |
| ·流形学习中的一些基本数学概念 | 第40-42页 |
| ·流形学习的内涵 | 第42-43页 |
| ·流形学习几种主要算法 | 第43-53页 |
| ·等度规映射(Isometric Mapping，简称ISOMAP) | 第43-45页 |
| ·局部线性嵌入(Locally Linear Embedding，简称LLE) | 第45-48页 |
| ·拉普拉斯特征映射(Laplacian Eigenmaps，简称LE) | 第48-51页 |
| ·局部切空间排列(Local Tangent Space Alignment，简称LTSA) | 第51-52页 |
| ·现有几种流形学习算法的归纳对比 | 第52-53页 |
| ·小结 | 第53-54页 |
| 4 嵌入邻域关系映射的线性判别分析 | 第54-72页 |
| ·引言 | 第54-55页 |
| ·线性降维技术 | 第55-57页 |
| ·主成分分析 | 第56页 |
| ·线性判别分析 | 第56-57页 |
| ·人脸差模型 | 第57-60页 |
| ·散度差判别邻域嵌入 | 第60-64页 |
| ·目标函数 | 第60-62页 |
| ·低维嵌入 | 第62-64页 |
| ·实验结果 | 第64-70页 |
| ·ORL人脸数据库上实验结果 | 第65-67页 |
| ·Yale人脸数据库上的实验结果 | 第67-68页 |
| ·讨论 | 第68-70页 |
| ·小结 | 第70-72页 |
| 5 基于核映射嵌入邻域判别关系的人脸识别 | 第72-92页 |
| ·引言 | 第72-73页 |
| ·核方法 | 第73-76页 |
| ·核主分量分析 | 第76-78页 |
| ·核线性判别分析 | 第78-80页 |
| ·正交核局部Fisher判别嵌入 | 第80-86页 |
| ·局部Fisher判别嵌入 | 第80-83页 |
| ·正交局部Fisher判别嵌入 | 第83-84页 |
| ·正交核局部Fisher判别嵌入 | 第84-86页 |
| ·实验结果 | 第86-91页 |
| ·实验用测试库及预处理 | 第86-88页 |
| ·不同人脸图像模式分布及分类效果测试对比 | 第88-91页 |
| ·小结 | 第91-92页 |
| 6 基于图像矩阵判别局部保持投影的人脸识别 | 第92-110页 |
| ·引言 | 第92-93页 |
| ·基于图像矩阵的主成分分析算法 | 第93-95页 |
| ·基于图像矩阵的线性判别分析算法 | 第95-96页 |
| ·基于图像矩阵的判别局部保持投影算法 | 第96-104页 |
| ·局部保持投影 | 第96-97页 |
| ·基于图像矩阵判别局部保持投影算法的主要思想和分析推导 | 第97-103页 |
| ·分类方法 | 第103-104页 |
| ·实验结果 | 第104-108页 |
| ·在扩展YaleB数据库上的测试结果 | 第104-107页 |
| ·在FERET人脸数据库上的测试结果 | 第107-108页 |
| ·小结 | 第108-110页 |
| 7 总结与展望 | 第110-115页 |
| ·SDDNE、OLFDE、OKLFDE及IMDLPP算法性能对比 | 第110-112页 |
| ·本文工作总结 | 第112-113页 |
| ·对未来工作的展望 | 第113-115页 |
| 参考文献 | 第115-123页 |
| 创新点摘要 | 第123-124页 |
| 攻读博士学位期间发表学术论文情况 | 第124页 |
| 攻读博士学位期间参与的课题与项目 | 第124-125页 |
| 致谢 | 第125-126页 |
