| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究动态 | 第12-14页 |
| ·本文的研究内容与组织结构 | 第14-17页 |
| 第二章 稀疏表示与协同表示 | 第17-37页 |
| ·引言 | 第17-20页 |
| ·稀疏表示 | 第20-28页 |
| ·稀疏表示模型 | 第20-23页 |
| ·稀疏表示的分类识别 | 第23-24页 |
| ·稀疏表示检验样本的有效性 | 第24-25页 |
| ·人脸识别应用中的两大优势 | 第25-28页 |
| ·协同表示 | 第28-32页 |
| ·协同表示分类器 | 第28-31页 |
| ·协同表示的通用模型 | 第31-32页 |
| ·稀疏表示与协同表示联系与区别 | 第32-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 基于核协同表示的人脸识别算法 | 第37-45页 |
| ·人脸预处理 | 第37-38页 |
| ·人脸几何归一化 | 第37-38页 |
| ·人脸图像的直方图均衡化 | 第38页 |
| ·核主成分分析算法 | 第38-40页 |
| ·核协同表示分类器算法步骤 | 第40-41页 |
| ·实验结果与分析 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 基于 Trace 变换局部不变性特征的人脸识别算法 | 第45-57页 |
| ·引言 | 第45-46页 |
| ·特征提取 | 第46-48页 |
| ·关键点检测 | 第46-47页 |
| ·提取特征描述子 | 第47-48页 |
| ·建立训练模板库 | 第48页 |
| ·特征匹配 | 第48-51页 |
| ·预匹配 | 第48-49页 |
| ·排除错匹配 | 第49-51页 |
| ·实验结果和分析 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·全文总结 | 第57-58页 |
| ·研究展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 附录 | 第67页 |