| 摘 要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·课题背景和研究意义 | 第8-10页 |
| ·课题任务 | 第10-11页 |
| ·内容组织 | 第11-12页 |
| 第二章 人脸识别研究理论与方法概述 | 第12-31页 |
| ·人脸识别的研究内容 | 第12-13页 |
| ·人脸识别的基本步骤和性能评价标准 | 第13-15页 |
| ·人脸识别的基本步骤 | 第13-14页 |
| ·性能评价标准 | 第14-15页 |
| ·人脸识别的常用研究理论 | 第15-28页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·主元成分分析 | 第15-18页 |
| ·非负矩阵分解 | 第18-21页 |
| ·线性判别分析 | 第21-24页 |
| ·径向基神经网络 | 第24-28页 |
| ·人脸识别的常用人脸图像数据库 | 第28-29页 |
| ·人脸识别面临的主要问题 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于非负矩阵稀疏分解与 RBF 神经网络的人脸识别 | 第31-52页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·非负矩阵稀疏分解 | 第31-34页 |
| ·RBF 神经网络设计 | 第34-50页 |
| ·基于有监督聚类算法的RBF 神经网络分类器 | 第34-38页 |
| ·RBF 神经网络的构建和初始化 | 第38-45页 |
| ·RBF 神经网络的宽度估计 | 第45-46页 |
| ·RBF 神经网络中的Hybrid 学习算法 | 第46-50页 |
| ·NMFS＋RBF 算法 | 第50-51页 |
| ·本章小节 | 第51-52页 |
| 第四章 实验设计与分析 | 第52-63页 |
| ·实验设计 | 第52-55页 |
| ·人脸数据库 | 第52-53页 |
| ·实验设计 | 第53-55页 |
| ·实验结果与分析 | 第55-61页 |
| ·实验结论 | 第61页 |
| ·本章小节 | 第61-63页 |
| 第五章 结论 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 附录1 PCA＋FLD 算法简介 | 第72-74页 |
| 附录2 PCA＋RBF 算法简介 | 第74-75页 |
| 个人简历及攻读硕士期间的成果 | 第75页 |