| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-22页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·人脸识别的研究内容简介 | 第11-12页 |
| ·符号约定 | 第12-13页 |
| ·基于主成分分析的人脸识别算 | 第13-14页 |
| ·Fisher线性判别分析 | 第14-15页 |
| ·局部保持投影（LPP） | 第15-17页 |
| ·稀疏表示特征 | 第17-19页 |
| ·稀疏表示 | 第18-19页 |
| ·非负的稀疏表示 | 第19页 |
| ·本文主要内容以及组织结构 | 第19-22页 |
| ·本文主要研究内容 | 第19-21页 |
| ·本文主要组织结构 | 第21-22页 |
| 第二章 基于分块的非负矩阵分解的稀疏表示特征算法 | 第22-39页 |
| ·引言 | 第22-23页 |
| ·非负矩阵分解(NMF)和分块的非负矩阵分解(BNMF) | 第23-24页 |
| ·非负矩阵分解（NMF） | 第23-24页 |
| ·分块的非负矩阵分解（BNMF） | 第24页 |
| ·算法设计 | 第24-26页 |
| ·本章提出的NSR方法 | 第25-26页 |
| ·本章提出的NSR+BNMF方法 | 第26页 |
| ·实验结果与分析 | 第26-38页 |
| ·ORL人脸数据库实验 | 第29-34页 |
| ·FERET人脸数据库识别 | 第34-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 基于分块的QR分解的稀疏表示特征算法 | 第39-53页 |
| ·引言 | 第39-40页 |
| ·QR分解 | 第40-42页 |
| ·QR分解的理论依据 | 第40-41页 |
| ·分块的QR分解 | 第41-42页 |
| ·算法设计 | 第42-43页 |
| ·实验结果及分析 | 第43-52页 |
| ·SQR算法的实验结果及分析 | 第45-48页 |
| ·ASQR算法的实验结果及分析 | 第48-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 基于分块的QR分解的稀疏特征与DLDA的特征融合算法 | 第53-62页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·Direct LDA方法 | 第53-55页 |
| ·算法设计 | 第55页 |
| ·实验结果 | 第55-61页 |
| ·ORL数据库上的实验结果 | 第56-58页 |
| ·FERET人脸数据库识别 | 第58-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第68-69页 |