| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第2章 典型的人脸识别方法概述 | 第16-26页 |
| 2.1 针对光照与姿态变化的人脸识别算法介绍 | 第16-21页 |
| 2.1.1 基于SVM的人脸识别算法 | 第16-18页 |
| 2.1.2 基于LBP和 DBN的人脸识别算法 | 第18-21页 |
| 2.1.3 FRMS与 FRMLD的理论对比 | 第21页 |
| 2.2 针对人脸信息缺失的人脸识别算法的介绍 | 第21-25页 |
| 2.2.1 基于SR的人脸识别算法 | 第21-22页 |
| 2.2.2 基于CR的人脸识别方法 | 第22-24页 |
| 2.2.3 FRASR与FRACR的理论对比 | 第24-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3 章基于CS-LBP和DBN的人脸识别算法研究 | 第26-42页 |
| 3.1 基于CS-LBP与DBN人脸识别算法概述 | 第26页 |
| 3.2 CS-LBP特征提取方法 | 第26-29页 |
| 3.3 深度信念网络 | 第29-32页 |
| 3.3.1 受限的玻尔兹曼机工作原理 | 第29-30页 |
| 3.3.2 深度信念网络工作原理及实现步骤 | 第30-32页 |
| 3.4 基于CS-LBP和DBN的人脸识别算法具体实现 | 第32-34页 |
| 3.5 FRMCD验证与分析 | 第34-40页 |
| 3.5.1 FRMCD的最佳分块方式与隐藏单位数的选取 | 第35-38页 |
| 3.5.2 FRMCD识别效果的实验研究 | 第38-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-42页 |
| 第4章 基于分块CR的人脸识别算法的研究 | 第42-54页 |
| 4.1 基于分块CR的人脸识别算法 | 第42-47页 |
| 4.1.1 基于分块CR人脸识别算法的原理 | 第42-45页 |
| 4.1.2 基于分块CR人脸识别算法的具体实现过程 | 第45-47页 |
| 4.2 FRAPCR验证与分析 | 第47-52页 |
| 4.2.1 基于分块CR人脸识别算法的最佳分块数选取 | 第47-49页 |
| 4.2.2 FRAPCR与 FRACR识别效果的对比分析 | 第49-52页 |
| 4.3 本章小结 | 第52-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-62页 |
| 攻读学位期间发表的学术成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
