| 独创性声明 | 第1页 |
| 关于论文使用授权的说明 | 第3-4页 |
| 摘 要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-21页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-12页 |
| ·人脸跟踪与识别的研究现状概述 | 第12-19页 |
| ·本文的工作 | 第19-20页 |
| ·本文的组织结构 | 第20-21页 |
| 第二章 一种基于直方图匹配和形状约束的人头跟踪方法 | 第21-32页 |
| ·引言 | 第21-22页 |
| ·均值漂移思想 | 第22-24页 |
| ·加权直方图描述 | 第24-26页 |
| ·直方图的相似性度量 | 第26页 |
| ·形状约束模型 | 第26-27页 |
| ·跟踪过程 | 第27-28页 |
| ·实验分析 | 第28-31页 |
| ·小结 | 第31-32页 |
| 第三章 人脸识别中的子空间分析方法 | 第32-44页 |
| ·引言 | 第32-33页 |
| ·主元分析 | 第33-34页 |
| ·线性判决分析 | 第34-37页 |
| ·独立元分析 | 第37-39页 |
| ·非负矩阵因子 | 第39-40页 |
| ·核主元分析 | 第40-42页 |
| ·核 Fisher 判决分析 | 第42-43页 |
| ·小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于核密度估计分类器的人脸识别方法 | 第44-55页 |
| ·引言 | 第44-45页 |
| ·概率推理模型 | 第45-46页 |
| ·基于核密度估计的贝叶斯分类器 | 第46-47页 |
| ·核半径的估计 | 第47-49页 |
| ·实验分析 | 第49-54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 第五章 基于核 Fisher 判决的人脸识别方法 | 第55-63页 |
| ·引言 | 第55-56页 |
| ·核 Fisher 判决分析 | 第56-58页 |
| ·实验分析 | 第58-62页 |
| ·小结 | 第62-63页 |
| 第六章 增强核 Fisher 判决的人脸识别方法 | 第63-74页 |
| ·引言 | 第63页 |
| ·Cosine 核函数 | 第63-64页 |
| ·特征向量选择机制 | 第64-66页 |
| ·分类器的选择 | 第66-69页 |
| ·实验分析 | 第69-72页 |
| ·小结 | 第72-74页 |
| 第七章 结束语 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-90页 |
| 致谢 | 第90-91页 |
| 读博期间发表的论文清单 | 第91页 |