| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·数字图像处理与图像识别 | 第8-9页 |
| ·人脸识别与图像降维 | 第9-10页 |
| ·人脸识别常用数据库 | 第10-12页 |
| ·ORL 数据库 | 第10-11页 |
| ·FERET 数据库 | 第11页 |
| ·AR 人脸数据库 | 第11-12页 |
| ·XM2VTS 人脸数据库 | 第12页 |
| ·其他数据库 | 第12页 |
| ·主要研究内容 | 第12-13页 |
| ·论文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 数据降维与人脸识别方法综述 | 第14-28页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·数据降维 | 第14-17页 |
| ·降维的意义 | 第14-15页 |
| ·常见降维方法的分类 | 第15-17页 |
| ·人脸识别方法 | 第17-25页 |
| ·主元成分分析法 | 第17-19页 |
| ·线性判别分析法 | 第19-20页 |
| ·独立元成分分析法 | 第20-21页 |
| ·核主元成分分析法 | 第21-24页 |
| ·奇异值分解理论（SVD） | 第24-25页 |
| ·人脸识别系统的结构组成 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 一种M2DPCA 和NSA 相结合的人脸识别方法 | 第28-38页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·NSA 方法 | 第28-30页 |
| ·本文方法（M2DPCA + NSA） | 第30-32页 |
| ·基于M2DPCA 的特征预提取 | 第30-31页 |
| ·基于NSA 的特征提取 | 第31-32页 |
| ·实验步骤及部分matlab 代码 | 第32-33页 |
| ·实验结果与分析 | 第33-36页 |
| ·在ORL 数据库中的实验 | 第33-34页 |
| ·在XM2VTS 数据库中的实验 | 第34-35页 |
| ·在AR 数据库中的实验 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 一种非参数核函数鉴别分析法及其在人脸识别中的应用 | 第38-52页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·KDA 方法 | 第38-40页 |
| ·非参数核方法（NPKDA） | 第40-42页 |
| ·实验步骤及部分matlab 代码 | 第42-44页 |
| ·实验结果与分析 | 第44-50页 |
| ·在ORL 库中的实验 | 第44-47页 |
| ·在XM2VTS 库中的实验 | 第47-50页 |
| ·M2DPCA+NSA 方法与NPKDA 方法比较 | 第50页 |
| ·结束语 | 第50-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·本文的工作总结 | 第52-53页 |
| ·未来工作展望 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第60页 |
