| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 人脸识别综述 | 第12-19页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第12页 |
| 1.2 研究现状与发展前景 | 第12-13页 |
| 1.2.1 研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 发展前景 | 第13页 |
| 1.3 特征提取算法 | 第13-17页 |
| 1.3.1 基于空域的人脸识别方法 | 第14-16页 |
| 1.3.2 基于变换域的人脸识别方法 | 第16-17页 |
| 1.4 可行性分析 | 第17-18页 |
| 1.5 论文的主要工作 | 第18-19页 |
| 2 分数阶傅里叶变换 | 第19-24页 |
| 2.1 分数阶傅里叶变换的定义和相关性质 | 第19-22页 |
| 2.1.1 分数阶傅里叶变换 | 第19-20页 |
| 2.1.2 基本性质 | 第20-22页 |
| 2.2 分数阶傅里叶变换离散算法和二维形式 | 第22-23页 |
| 2.3 在图像识别上的应用 | 第23-24页 |
| 3 基于分数阶Fourier域幅度信息的人脸识别 | 第24-40页 |
| 3.1 引言 | 第24-25页 |
| 3.2 幅度信息及阶次选择 | 第25-27页 |
| 3.2.1 幅度信息 | 第25-26页 |
| 3.2.2 阶次选择 | 第26-27页 |
| 3.3 特征提取 | 第27-28页 |
| 3.4 人脸数据库 | 第28-33页 |
| 3.4.1 ORL数据库 | 第29-30页 |
| 3.4.2 Yale数据库 | 第30页 |
| 3.4.3 AR数据库 | 第30-31页 |
| 3.4.4 FERET数据库 | 第31-33页 |
| 3.5 实验结果 | 第33-39页 |
| 3.5.1 分数阶傅里叶变换幅度信息的判别能力 | 第33-34页 |
| 3.5.2 多阶次 2D-DFrFT幅度信息融合实验结果 | 第34-39页 |
| 3.6 结论 | 第39-40页 |
| 4 基于分数阶Fourier域广义相位谱带特征融合的人脸识别 | 第40-50页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 广义相位谱及阶次划分 | 第40-43页 |
| 4.2.1 广义相位谱 | 第40-41页 |
| 4.2.2 阶次划分 | 第41-43页 |
| 4.3 广义相位谱带融合 | 第43-44页 |
| 4.4 实验结果 | 第44-49页 |
| 4.4.1 基于ORL数据库的实验结果 | 第44-46页 |
| 4.4.2 基于AR数据库的实验结果 | 第46-47页 |
| 4.4.3 基于Extended Yale-B数据库的实验结果 | 第47-49页 |
| 4.5 结论 | 第49-50页 |
| 5 基于分数阶Fourier域差异脸的人脸识别 | 第50-63页 |
| 5.1 引言 | 第50页 |
| 5.2 差异脸 | 第50-55页 |
| 5.3 实验验证 | 第55-62页 |
| 5.3.1 稀疏度设置 | 第56-58页 |
| 5.3.2 识别准确度 | 第58-62页 |
| 5.4 结论 | 第62-63页 |
| 6 工作总结 | 第63-65页 |
| 6.1 主要研究内容 | 第63-64页 |
| 6.2 改进与展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 在读期间发表的学术论文与研究成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
