| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·人脸识别国内外研究现状概述 | 第11页 |
| ·稀疏表示国外研究现状概述 | 第11-12页 |
| ·低秩国外研究现状概述 | 第12-13页 |
| ·本文主要研究成果 | 第13-14页 |
| ·本文组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 融合低秩分解和稀疏表示的识别算法 | 第16-30页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·基本理论 | 第16-18页 |
| ·稀疏表示理论 | 第16-17页 |
| ·低秩理论 | 第17-18页 |
| ·基于低秩分解和稀疏表示的人脸识别算法 | 第18-24页 |
| ·融合 SVT 和 SRC 的人脸识别算法 | 第18-20页 |
| ·融合 APG 和 SRC 的人脸识别算法 | 第20-21页 |
| ·融合 ADM 和 SRC 的人脸识别算法 | 第21-23页 |
| ·融合 IALM 和 SRC 的人脸识别算法 | 第23-24页 |
| ·不同低秩算法的 AR 实验结果与分析 | 第24-27页 |
| ·本章小结 | 第27-30页 |
| 第3章 基于低秩字典和稀疏表示的识别算法 | 第30-38页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·常见的字典学习方法 | 第30页 |
| ·Metaface 字典学习 | 第30-31页 |
| ·融合低秩 Metaface 字典和 SRC 的识别算法 | 第31-34页 |
| ·实验结果与分析 | 第34-37页 |
| ·AR 实验一 | 第34-35页 |
| ·AR 实验二 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于低秩分解和松弛协作表示的识别算法 | 第38-50页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·融合整体与局部特征的低秩松弛协作表示 | 第38-45页 |
| ·松弛协作表示理论 | 第38-40页 |
| ·整体特征与局部特征的融合方法 | 第40-41页 |
| ·识别算法描述 | 第41-45页 |
| ·实验结果与分析 | 第45-49页 |
| ·Extended YaleB 人脸识别实验 | 第45-46页 |
| ·AR 人脸识别实验 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 基于低秩分解和分块协作表示的识别算法 | 第50-58页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·分块协作表示理论 | 第50页 |
| ·融合整体与局部特征的分块低秩协作表示 | 第50-53页 |
| ·实验结果与分析 | 第53-57页 |
| ·Extended YaleB 人脸识别实验 | 第53-54页 |
| ·AR 人脸识别实验 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 作者简介 | 第67页 |