| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 研究背景 | 第7页 |
| 1.2 人脸识别中的研究方法 | 第7-10页 |
| 1.3 本文的主要工作和安排 | 第10-12页 |
| 第二章 稀疏表示人脸识别 | 第12-19页 |
| 2.1 符号和定义 | 第12-13页 |
| 2.2 主成分分析法 | 第13-14页 |
| 2.3 向量稀疏优化方法 | 第14-19页 |
| 第三章 基于l_(2-p) ,( 0＜p≤1 ) 矩阵范数的特征选取模型及算法 | 第19-26页 |
| 3.1 基于l_(2-p) ,( 0＜p≤1 ) 矩阵范数的特征选取模型 | 第19-21页 |
| 3.2 基于矩阵范数l_(2-p) ,( 0＜p≤1 ) 优化问题的算法设计 | 第21-22页 |
| 3.3 基于l_(2-p) ,( 0＜p≤1 ) 模极小化问题的迭代算法的收敛性分析 | 第22-24页 |
| 3.4 人脸识别的新方法 | 第24-26页 |
| 第四章 人脸识别的数值实验 | 第26-29页 |
| 4.1 人脸识别实验 | 第26-27页 |
| 4.2 遮挡的人脸图像检测 | 第27-29页 |
| 第五章 本文总结 | 第29-30页 |
| 参考文献 | 第30-33页 |
| 致谢 | 第33-34页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第34页 |