| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文的主要工作及创新点 | 第14-15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 人脸识别方法分类及概述 | 第16-26页 |
| 2.1 基于几何特征的人脸识别方法 | 第16-17页 |
| 2.2 基于代数特征的人脸识别方法 | 第17-21页 |
| 2.2.1 基于主成分分析的Eigenface算法 | 第17-20页 |
| 2.2.2 基于线性判别分析的Fisherface算法 | 第20-21页 |
| 2.3 基于机器学习的人脸识别方法 | 第21-25页 |
| 2.3.1 基于AdaBoost算法的人脸识别 | 第21-23页 |
| 2.3.2 基于SVM的人脸识别 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 采用强制稀疏编码的人脸识别算法 | 第26-38页 |
| 3.1 求解稀疏编码的主要问题 | 第26-31页 |
| 3.1.1 压缩感知概述 | 第26-28页 |
| 3.1.2 凸优化 | 第28-29页 |
| 3.1.3 1_l范数的最小化 | 第29-31页 |
| 3.2 SRC和CRC算法相关性分析 | 第31-35页 |
| 3.2.1 SRC和CRC算法分析 | 第31-33页 |
| 3.2.2 L1-code和L2-code的相关性分析 | 第33-35页 |
| 3.3 采用强制稀疏编码的人脸识别方法 | 第35-37页 |
| 3.3.1 基本思想 | 第35-36页 |
| 3.3.2 算法流程 | 第36-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 结合局部特征和强制稀疏编码的人脸识别算法 | 第38-46页 |
| 4.1 MSCL算法 | 第38-44页 |
| 4.1.1 特征选择 | 第38-42页 |
| 4.1.2 MSCL算法思想 | 第42页 |
| 4.1.3 MSCL算法描述 | 第42-44页 |
| 4.2 分块的MSCL人脸识别算法 | 第44-45页 |
| 4.2.1 算法概述 | 第44页 |
| 4.2.2 算法流程 | 第44-45页 |
| 4.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 实验方案和结果分析 | 第46-55页 |
| 5.1 采用强制稀疏编码的人脸识别方法实验 | 第46-51页 |
| 5.1.1 Extended YaleB人脸库实验结果 | 第46-48页 |
| 5.1.2 AR人脸库实验结果 | 第48-49页 |
| 5.1.3 ORL人脸库实验结果 | 第49-51页 |
| 5.2 结合局部特征和强制稀疏编码的人脸识别方法实验 | 第51-52页 |
| 5.3 结合局部特征和分块的强制稀疏编码的人脸识别方法实验 | 第52-53页 |
| 5.4 本章小结 | 第53-55页 |
| 总结 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 攻读硕士期间发表（含录用）的学术论文 | 第62页 |
