| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| §1-1 课题研究的背景和意义 | 第9页 |
| §1-2 国内外研究现状 | 第9-15页 |
| §1-3 典型的数据维数约简方法 | 第15-17页 |
| §1-4 本文的主要研究内容 | 第17-18页 |
| §1-5 论文的组织结构 | 第18页 |
| §1-6 小结 | 第18-19页 |
| 第二章 人脸图像数据的线性降维 | 第19-34页 |
| §2-1 数据降维的概念 | 第19页 |
| §2-2 典型的线性降维方法 | 第19-24页 |
| 2-2-1 主成分分析法（PCA） | 第19-21页 |
| 2-2-2 多维尺度分析法（MDS） | 第21-24页 |
| §2-3 基于PCA 的人脸图像的特征分析 | 第24-29页 |
| 2-3-1 K—L 变换 | 第25-26页 |
| 2-3-2 特征脸方法 | 第26-27页 |
| 2-3-3 特征脸方法的特点 | 第27页 |
| 2-3-4 特征脸的实现 | 第27-29页 |
| 2-3-5 有监督的特征脸的实现方法 | 第29页 |
| §2-4 基于PCA 方法的人脸数据处理实验结果及分析 | 第29-33页 |
| §2-5 小结 | 第33-34页 |
| 第三章 人脸图像数据的非线性降维 | 第34-61页 |
| §3-1 典型的非线性降维算法 | 第34-44页 |
| 3-1-1 等距映射法（Isomap） | 第35-36页 |
| 3-1-2 局部线性嵌入法（LLE） | 第36-38页 |
| 3-1-3 拉普拉斯特征映射法（Laplacian eigenmaps） | 第38-40页 |
| 3-1-4 SIE 算法 | 第40页 |
| 3-1-5 维数约简算法降维结果比较 | 第40-44页 |
| §3-2 基于Isomap 算法的人脸图像数据分析 | 第44-55页 |
| 3-2-1 非线性维数约简算法的评价方法 | 第44页 |
| 3-2-2 基于Isomap 算法分析的人脸图像本征维数的确定 | 第44-45页 |
| 3-2-3 在人脸图像库上的实验结果 | 第45-55页 |
| §3-3 基于IADP-ISOMAP 算法的人脸图像数据特征分析 | 第55-60页 |
| 3-3-1 IADP-ISOMAP 算法 | 第55-58页 |
| 3-3-2 测地线距离的计算 | 第58页 |
| 3-3-3 基于距离保持的增量式人脸识别方法 | 第58-60页 |
| §3-4 小结 | 第60-61页 |
| 第四章 基于非负矩阵分解的人脸图像特征分析 | 第61-73页 |
| §4-1 概述 | 第61-64页 |
| 4-1-1 NMF 在特征表达方面研究的意义 | 第61-62页 |
| 4-1-2 非负矩阵分解的应用 | 第62-64页 |
| §4-2 非负矩阵分解算法 | 第64-69页 |
| 4-2-1 NMF 算法的基本理论 | 第64页 |
| 4-2-2 NMF 算法的目标函数 | 第64-65页 |
| 4-2-3 NMF 算法的迭代规则 | 第65-66页 |
| 4-2-4 基于 NMF 的人脸图像特征分析算法描述 | 第66-67页 |
| 4-2-5 实验结果及分析 | 第67-69页 |
| §4-3 基于改进NMF 算法的人脸图像数据分析 | 第69-72页 |
| 4-3-1 局部非负矩阵分解（lNMF） | 第69-70页 |
| 4-3-2 基于NMF+SDA 的人脸图像特征分析方法 | 第70-71页 |
| 4-3-3 实验结果及分析 | 第71-72页 |
| §4-4 小结 | 第72-73页 |
| 第五章 基于多项式模糊拟合的人脸识别 | 第73-81页 |
| §5-1 基于四控制要素的多项式模糊拟合 | 第73-74页 |
| §5-2 基于三控制要素的多项式模糊拟合 | 第74-75页 |
| §5-3 基于三控制要素多项式模糊拟合算法的人脸识别 | 第75-80页 |
| 5-3-1 算法描述 | 第76页 |
| 5-3-2 实验结果 | 第76-80页 |
| §5-4 小结 | 第80-81页 |
| 第六章 结论 | 第81-83页 |
| §6-1 总结 | 第81-82页 |
| §6-2 研究工作展望 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第90页 |
