| 目录 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景 | 第9-14页 |
| ·统计模式识别中的特征表示与特征学习 | 第10-11页 |
| ·子空间方法概述 | 第11-12页 |
| ·人脸识别问题及子空间人脸识别方法概述 | 第12-14页 |
| ·论文思路及主要工作 | 第14-15页 |
| ·论文整体思路 | 第14-15页 |
| ·论文主要工作 | 第15页 |
| ·论文创新点 | 第15-16页 |
| ·论文内容安排 | 第16-17页 |
| 第二章 子空间方法 | 第17-25页 |
| ·几种主要的线性子空间方法及其在人脸识别中的应用 | 第17-22页 |
| ·主分量分析方法与特征脸人脸识别方法 | 第17-19页 |
| ·线性判别分析方法与Fisherfaces人脸识别方法 | 第19-20页 |
| ·独立分量分析(ICA)方法 | 第20-22页 |
| ·非线性子空间方法概述 | 第22-23页 |
| ·增量式子空间方法概述 | 第23-24页 |
| ·叶分量分析方法:一种增量式子空间方法 | 第24-25页 |
| 第三章 基于叶分量分析的在线学习算法 | 第25-34页 |
| ·叶分量分析方法简介 | 第25-29页 |
| ·相关概念 | 第25-27页 |
| ·叶分量分析算法 | 第27-29页 |
| ·LCA-BOLL:一种基于叶分量分析的在线学习算法 | 第29-33页 |
| ·在线学习 | 第29页 |
| ·将叶分量分析扩展为在线学习算法 | 第29-32页 |
| ·对LCA-BOLL算法的分析 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 LCA-BOLL在静态图像人脸识别中的应用 | 第34-40页 |
| ·人脸识别中的小样本量问题 | 第34-35页 |
| ·LCA-BOLL解决小样本量问题的可行性分析 | 第35页 |
| ·LCA-BOLL人脸识别算法 | 第35-37页 |
| ·实验 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第五章 LCA-BOLL在图像序列人脸识别中的应用 | 第40-46页 |
| ·图像序列人脸识别概述 | 第40-42页 |
| ·基于LCA-BOLL的图像序列中人脸识别算法 | 第42-43页 |
| ·实验 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 总结与展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-53页 |
| 附录 | 第53-54页 |
| 研究生期间撰写的论文 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
