| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-30页 |
| ·模式识别 | 第16-17页 |
| ·数据降维 | 第17-18页 |
| ·单视图数据降维方法 | 第18-22页 |
| ·主成分分析（PCA） | 第18-19页 |
| ·线性判别分析（LDA） | 第19-20页 |
| ·局部保持投影（LPP） | 第20-22页 |
| ·多视图数据降维方法 | 第22-24页 |
| ·多视图数据 | 第22页 |
| ·典型相关分析（CCA） | 第22-24页 |
| ·偏最小二乘回归（PLS） | 第24页 |
| ·CCA 的不足及研究现状 | 第24-26页 |
| ·监督信息利用问题 | 第24-25页 |
| ·要求不同视图之间数据样本完全配对 | 第25-26页 |
| ·面对低分辨率人脸识别实际应用场景的不足 | 第26页 |
| ·本文的主要贡献 | 第26-27页 |
| ·论文的结构与内容安排 | 第27-30页 |
| 第二章 增强组合特征判别性的典型相关分析 | 第30-45页 |
| ·引言 | 第30-31页 |
| ·相关背景 | 第31-35页 |
| ·典型相关分析 | 第31-34页 |
| ·线性判别分析（LDA） | 第34页 |
| ·基于 CCA 的信息融合方法 | 第34-35页 |
| ·判别典型相关分析（DCCA） | 第35页 |
| ·CECCA | 第35-39页 |
| ·CECCA_P | 第36-38页 |
| ·CECCA_S | 第38-39页 |
| ·实验结果与分析 | 第39-44页 |
| ·人工数据集上的实验 | 第39-40页 |
| ·手写体识别实验 | 第40-42页 |
| ·人脸识别实验 | 第42-43页 |
| ·实验结果分析 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44页 |
| 本章部分内容出自以下已发表论文 | 第44-45页 |
| 第三章 基于半配对数据的邻域相关分析 | 第45-66页 |
| ·引言 | 第45-47页 |
| ·典型相关分析及其半配对变异方法 | 第47-51页 |
| ·典型相关分析 | 第47-48页 |
| ·两种典型相关分析半配对变异方法 | 第48-51页 |
| ·SemiLRKCCA | 第48-50页 |
| ·SemiCCA | 第50-51页 |
| ·邻域相关分析 | 第51-56页 |
| ·视图内邻域图的构建 | 第51-52页 |
| ·视图间邻域图的构建 | 第52-53页 |
| ·NeCA 的建模 | 第53-55页 |
| ·NeCA 的算法流程图 | 第55-56页 |
| ·邻域相关分析的推广 | 第56页 |
| ·实验结果与分析 | 第56-64页 |
| ·InterAd 数据集 | 第58-59页 |
| ·WebKB 数据集 | 第59-60页 |
| ·MFD 数据集 | 第60-61页 |
| ·Yale 数据集 | 第61-63页 |
| ·不同配对比对算法 NeCA 和 CCA 的影响 | 第63-64页 |
| ·实验结果总结 | 第64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 本章部分内容出自以下已录用论文 | 第65-66页 |
| 第四章 半配对半监督场景下的低分辨率人脸识别 | 第66-76页 |
| ·引言 | 第66-67页 |
| ·算法的构建 | 第67-70页 |
| ·确立一致的特征空间 | 第67-68页 |
| ·在一致的空间的半监督学习 | 第68-70页 |
| ·算法流程 | 第70-71页 |
| ·实验 | 第71-74页 |
| ·比较算法与参数设置 | 第71页 |
| ·实验设置 | 第71页 |
| ·Yale 人脸数据集上的实验 | 第71-72页 |
| ·AR 人脸数据集上的实验 | 第72-73页 |
| ·Extended Yale B 人脸数据集上的实验 | 第73-74页 |
| ·实验结果分析 | 第74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 本章部分内容出自以下已发表论文 | 第75-76页 |
| 第五章 基于空间正则化典型相关分析的低分辨率人脸识别 | 第76-89页 |
| ·引言 | 第76-77页 |
| ·典型相关分析 | 第77页 |
| ·空间正则化的典型相关分析 | 第77-81页 |
| ·SRCCA 的建模 | 第78-79页 |
| ·SRCCA 的求解 | 第79-80页 |
| ·SRCCA 的两种特殊版本 | 第80-81页 |
| ·实验结果与分析 | 第81-88页 |
| ·评价度量与参数设置 | 第81页 |
| ·数据集介绍 | 第81-83页 |
| ·实验结果与分析 | 第83-85页 |
| ·关于低分辨率和高分辨率人脸正则化项的讨论 | 第85页 |
| ·关于模型正则化参数的分析 | 第85页 |
| ·关于模型不同子空间维数分析 | 第85-88页 |
| ·本章小结 | 第88页 |
| 本章部分内容出自以下已录用论文 | 第88-89页 |
| 第六章 总结与展望 | 第89-91页 |
| 参考文献 | 第91-103页 |
| 致谢 | 第103-104页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第104-105页 |
| 在学期间参加的科研项目情况 | 第105页 |