| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 人脸识别技术简析 | 第12-14页 |
| 1.2.1 传统人脸识别系统结构 | 第12-13页 |
| 1.2.2 人脸识别技术的难点 | 第13-14页 |
| 1.3 人脸识别算法国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.4 本文的研究工作 | 第16页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 信号的稀疏表示理论 | 第18-26页 |
| 2.1 稀疏表示理论简介 | 第18-22页 |
| 2.1.1 理论框架 | 第18-19页 |
| 2.1.2 信号的稀疏编码 | 第19-20页 |
| 2.1.3 冗余字典的设计 | 第20-22页 |
| 2.2 基于稀疏表示的人脸识别方法简介 | 第22-25页 |
| 2.2.1 SRC人脸识别原理 | 第22-24页 |
| 2.2.2 基于稀疏表示的人脸识别系统结构 | 第24-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于系数相似性的Metafaces字典学习算法 | 第26-37页 |
| 3.1 Metaface字典学习算法 | 第26-28页 |
| 3.1.1 MFL算法模型 | 第26页 |
| 3.1.2 MFL算法的求解 | 第26-28页 |
| 3.2 基于系数相似性的Metafaces字典学习算法 | 第28-31页 |
| 3.2.1 CS-MFL算法模型 | 第28-29页 |
| 3.2.2 CS-MFL算法的求解 | 第29-31页 |
| 3.3 实验仿真与分析 | 第31-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-37页 |
| 第四章 适用于彩色图像人脸识别的字典学习算法 | 第37-48页 |
| 4.1 LC-KSVD字典学习算法 | 第37-39页 |
| 4.1.1 LC-KSVD1字典学习算法 | 第37-38页 |
| 4.1.2 LC-KSVD2字典学习算法 | 第38-39页 |
| 4.2 彩色图像的稀疏表示人脸识别 | 第39-42页 |
| 4.2.1 彩色图像LC-KSVD字典学习算法 | 第39-41页 |
| 4.2.2 彩色图像LC-KSVD字典学习算法的优化 | 第41-42页 |
| 4.2.3 分类方法 | 第42页 |
| 4.3 实验仿真与分析 | 第42-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 5.1 工作总结 | 第48页 |
| 5.2 工作展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第57页 |
