| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-11页 |
| ·生物识别发展的意义 | 第9-10页 |
| ·人脸识别的重要意义 | 第10-11页 |
| ·人脸识别国内外现状 | 第11-12页 |
| ·本文主要研究工作及创新点 | 第12-13页 |
| ·论文结构 | 第13-15页 |
| 第二章 基本理论 | 第15-28页 |
| ·压缩传感基本理论 | 第15-19页 |
| ·信号稀疏/可压缩 | 第15-16页 |
| ·相干性 | 第16-17页 |
| ·零空间条件 | 第17-18页 |
| ·限制等容性条件(RIP) | 第18-19页 |
| ·欠定线性系统的解 | 第19-24页 |
| ·正则化 | 第19-21页 |
| ·凸优化 | 第21-22页 |
| ·l_1最小化 | 第22-24页 |
| ·Gabor小波 | 第24-28页 |
| ·联合时间-频率分析和Gabor函数 | 第24-25页 |
| ·2D Gabor小波 | 第25-28页 |
| 第三章 稀疏表示人脸识别的研究 | 第28-42页 |
| ·概述 | 第28-29页 |
| ·实时视频检测人脸识别系统 | 第29-35页 |
| ·Gabor特征 | 第30-32页 |
| ·人脸识别中PCA降维 | 第32页 |
| ·LDA线性判别 | 第32-33页 |
| ·系统展示及表现 | 第33-35页 |
| ·稀疏表示人脸识别方法 | 第35-39页 |
| ·基于Gabor特征的稀疏表示人脸识别方法 | 第36-37页 |
| ·改进的方法 | 第37-39页 |
| ·模拟实验及分析 | 第39-42页 |
| 第四章 协同稀疏表示人脸识别的研究 | 第42-65页 |
| ·概述 | 第42-43页 |
| ·稀疏表示和协同稀疏表示 | 第43-49页 |
| ·SRC方法回顾 | 第43-44页 |
| ·稀疏表示的作用 | 第44-47页 |
| ·协同稀疏表示的作用 | 第47-49页 |
| ·基于协同稀疏表示的分类方法(CRC方法) | 第49-50页 |
| ·基于分块的CRC方法(PCRC方法) | 第50-52页 |
| ·Gabor特征在协同稀疏表示方法中的应用 | 第52-54页 |
| ·测量矩阵在协同稀疏表示方法中的应用 | 第54-56页 |
| ·压缩传感(CS)中的测量矩阵 | 第54-55页 |
| ·测量矩阵的应用 | 第55-56页 |
| ·模拟实验及分析 | 第56-65页 |
| ·Gabor特征在协同稀疏表示相关方法中的应用实验 | 第56-59页 |
| ·测量矩阵在GCRC方法中的应用实验 | 第59-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 硕士期间发表的论文与参加的科研项目 | 第76页 |