| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究历史和研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 人脸识别的研究历史和研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 相关向量机的研究历史和研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 人脸识别技术概述 | 第14-17页 |
| 1.3.1 人脸识别的基本步骤 | 第14-15页 |
| 1.3.2 人脸识别的主要方法 | 第15-17页 |
| 1.4 主要内容及章节安排 | 第17-19页 |
| 1.4.1 本文主要内容 | 第17页 |
| 1.4.2 章节安排 | 第17-19页 |
| 第2章 特征提取 | 第19-23页 |
| 2.1 小波变换 | 第19-20页 |
| 2.2 主成分分析 | 第20-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 相关向量机 | 第23-28页 |
| 3.1 RVM 概述 | 第23页 |
| 3.2 RVM 回归模型 | 第23-25页 |
| 3.3 RVM 分类模型 | 第25-27页 |
| 3.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第4章 基于相关向量机的人脸识别方法 | 第28-34页 |
| 4.1 人脸图像数据库 | 第28-30页 |
| 4.1.1 ORL 人脸图像数据库 | 第28-29页 |
| 4.1.2 自建的人脸图像数据库 | 第29页 |
| 4.1.3 组合的人脸图像数据库 | 第29-30页 |
| 4.2 图像预处理 | 第30页 |
| 4.3 特征提取 | 第30-31页 |
| 4.4 多分类器设计 | 第31-33页 |
| 4.4.1 “一对一”多分类算法 | 第31-32页 |
| 4.4.2 改进的多分类算法 | 第32-33页 |
| 4.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第5章 实验结果与分析 | 第34-44页 |
| 5.1 基于“一对一”多分类算法的 RVM 人脸识别 | 第34-39页 |
| 5.2 基于改进的多分类算法的 RVM 人脸识别 | 第39-43页 |
| 5.3 本章小结 | 第43-44页 |
| 结论 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49页 |