| 致谢 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究背景和意义 | 第8页 |
| ·人脸识别 | 第8-10页 |
| ·人脸识别的概念和应用 | 第8-9页 |
| ·人脸识别的发展历程 | 第9-10页 |
| ·Adaboost集成学习 | 第10-11页 |
| ·本文的研究内容及安排 | 第11-12页 |
| 第二章 人脸识别经典算法研究 | 第12-27页 |
| ·主成分分析PCA | 第12-16页 |
| ·PCA算法原理 | 第12-14页 |
| ·PCA算法在人脸识别中的应用 | 第14-16页 |
| ·线性鉴别分析LDA | 第16-18页 |
| ·LDA算法原理 | 第16-18页 |
| ·LDA算法在人脸识别中的应用 | 第18页 |
| ·独立成分分析ICA | 第18-22页 |
| ·ICA线性模型 | 第19-20页 |
| ·FastICA算法原理及步骤 | 第20-21页 |
| ·FastICA算法在人脸识别中的应用 | 第21-22页 |
| ·实验结果及分析 | 第22-26页 |
| ·实验一 三种算法在ORL人脸库上的实验 | 第22-25页 |
| ·实验二 三种算法在FERET、UMIST人脸库上的实验 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 Adaboost算法 | 第27-35页 |
| ·Boosting算法背景 | 第27页 |
| ·Adaboost算法的提出 | 第27-30页 |
| ·Adaboost算法的理论分析 | 第30-34页 |
| ·训练误差分析 | 第30-33页 |
| ·泛化误差 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 Adaboost算法在人脸检测中的应用 | 第35-50页 |
| ·haar特征与积分图像 | 第35-40页 |
| ·haar特征 | 第35-38页 |
| ·积分图像 | 第38-40页 |
| ·Adaboost算法的训练过程和检测过程 | 第40-43页 |
| ·训练过程 | 第40-43页 |
| ·检测过程 | 第43页 |
| ·实验结果及分析 | 第43-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第五章 Adaboost在人脸识别中的应用及改进 | 第50-71页 |
| ·Adaboost.M1算法 | 第50-60页 |
| ·Adaboost.M1算法思想及步骤 | 第50-52页 |
| ·实验结果及分析 | 第52-60页 |
| ·Adaboost.M1改进算法 | 第60-70页 |
| ·Adaboost.M1改进算法思想及步骤 | 第60-61页 |
| ·实验结果及分析 | 第61-70页 |
| ·实验一 改进算法在YALE人脸库上的实验 | 第61-66页 |
| ·实验二 改进算法在ORL人脸库上的实验 | 第66-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 全文总结 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 详细摘要 | 第78-80页 |
| Abstract | 第80-81页 |