| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·研究现状及发展趋势 | 第9-13页 |
| ·人脸识别方法研究现状及发展趋势 | 第9-11页 |
| ·稀疏表示方法研究现状及发展趋势 | 第11-13页 |
| ·人脸图像稀疏分类方法的主要内容和难点 | 第13-14页 |
| ·论文的主要研究工作及组织结构 | 第14-16页 |
| ·主要研究工作 | 第14-15页 |
| ·论文组织结构 | 第15-16页 |
| 2 基于超完备字典的图像稀疏表示理论 | 第16-25页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·图像表示理论 | 第16-22页 |
| ·调和分析图像表示 | 第16-19页 |
| ·图像稀疏表示及其稀疏性度量 | 第19-21页 |
| ·最优图表示理论 | 第21-22页 |
| ·超完备字典的构造方式 | 第22-24页 |
| ·常用方式及其应用限制 | 第22-23页 |
| ·人脸稀疏表示中的冗余字典构成方式 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 3 基于双密度双树复小波多字典的人脸特征稀疏分类方法 | 第25-48页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·基于人脸双密度双树复小波特征的冗余字典 | 第25-31页 |
| ·双密度双树复小波 | 第25-29页 |
| ·基于双密度双树复小波变换的人脸特征 | 第29-31页 |
| ·基于双密度双树复小波多字典的人脸特征稀疏分类方法 | 第31-34页 |
| ·基于稀疏表示的人脸识别模型 | 第31-32页 |
| ·基于双密度双树复小波多字典的人脸特征稀疏分类 | 第32-33页 |
| ·稀疏分解方法 | 第33-34页 |
| ·实验结果及分析 | 第34-46页 |
| ·实验人脸库介绍 | 第34-35页 |
| ·不同冗余字典构成方法比较 | 第35-40页 |
| ·实验结果及分析 | 第40-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 4 稀疏表示方法在具有人脸图像平移的人脸识别中的应用 | 第48-56页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·基于稀疏表示的分类方法的局限 | 第48-49页 |
| ·平移鲁棒的稀疏表示模型 | 第49-52页 |
| ·平移变化基本模型 | 第49-51页 |
| ·平移不变稀疏表示模型 | 第51-52页 |
| ·实验结果及分析 | 第52-55页 |
| ·测试样本的生成 | 第52-53页 |
| ·实验结果及分析 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 5 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·工作总结 | 第56-57页 |
| ·工作展望 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 附录 | 第64页 |
| A. 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第64页 |
| B. 作者在攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第64页 |
