| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 引言 | 第11-12页 |
| 1 人脸识别的研究概况 | 第12-28页 |
| ·人脸识别研究的重要性 | 第12-14页 |
| ·人脸识别技术在国内国外的研究情况 | 第14-15页 |
| ·人脸识别方法的分类 | 第15-22页 |
| ·基于几何特征的人脸识别方法 | 第15-16页 |
| ·模板匹配法 | 第16页 |
| ·基于频域分析的识别算法 | 第16-17页 |
| ·基于统计的方法 | 第17-18页 |
| ·基于人工神经网络的方法 | 第18-19页 |
| ·红外人脸图像识别方法 | 第19页 |
| ·弹性图匹配方法 | 第19-20页 |
| ·几种混合方法 | 第20-22页 |
| ·人脸识别系统的主要研究内容 | 第22-25页 |
| ·人脸识别的性能指标 | 第25-26页 |
| ·论文的内容安排 | 第26-28页 |
| 2 人脸识别中的特征提取方法概述 | 第28-40页 |
| ·主成份分析 | 第29-32页 |
| ·线性判别分析 | 第32-33页 |
| ·流形算法 | 第33-35页 |
| ·离散余弦变换方法 | 第35-37页 |
| ·压缩感知(CS)理论 | 第37-40页 |
| 3 人脸识别中的双边2DPCA算法 | 第40-52页 |
| ·一般矩阵的低秩近似 | 第40-41页 |
| ·2DPCA算法 | 第41-42页 |
| ·双边2DPCA算法 | 第42-43页 |
| ·增量2DPCA算法 | 第43-44页 |
| ·双边增量人脸识别算法 | 第44-45页 |
| ·实验与分析 | 第45-50页 |
| ·2DPCA、GLRAM和双边2DPCA算法识别率的比较 | 第47-48页 |
| ·GLRAM和双边2DPCA算法均方根重构误差(RMSRE)的比较 | 第48-49页 |
| ·2DPCA、GLRAM和双边2DPCA算法识别在识别中耗时的比较 | 第49页 |
| ·2DPCA、增量2DPCA、GLRAM、双边2DPCA和双边增量2DPCA算法识别率的比较 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 4 一种改进的加权2DLDA人脸识别算法 | 第52-62页 |
| ·二维Loog.M方法 | 第53-54页 |
| ·改进的加权2DLDA | 第54-57页 |
| ·实验与结果分析 | 第57-61页 |
| ·人脸识别性能评估 | 第57-60页 |
| ·收敛分析 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 5 基于频域的二维局部保距投影的人脸识别算法 | 第62-77页 |
| ·提出的方法 | 第63-69页 |
| ·2DLPP算法 | 第63-66页 |
| ·频域中2DLPP算法的鲁棒性 | 第66-68页 |
| ·提出的2DDCT+2DLPP算法 | 第68-69页 |
| ·实验结果 | 第69-75页 |
| ·在ORL人脸数据库上的实验结果 | 第69-71页 |
| ·在Yale人脸数据库上的实验结果 | 第71-74页 |
| ·在FERET人脸数据库上的实验结果 | 第74-75页 |
| ·在YaleB人脸数据库上的实验结果 | 第75页 |
| ·本章小结 | 第75-77页 |
| 6 基于频域的压缩感知人脸识别算法 | 第77-86页 |
| ·人脸识别模型 | 第78-82页 |
| ·离散余弦变换 | 第78-79页 |
| ·压缩感知(CS) | 第79-80页 |
| ·基于CS的人脸识别(CSFR) | 第80-81页 |
| ·基于2DDCT和CS的人脸识别算法(2DDCT+CS) | 第81-82页 |
| ·实验结果与分析 | 第82-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 结论与展望 | 第86-88页 |
| 创新点摘要 | 第88-89页 |
| 参考文献 | 第89-96页 |
| 攻读博士学位期间发表学术论文情况 | 第96-98页 |
| 致谢 | 第98-100页 |
| 作者简介 | 第100-101页 |
