| 中文摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 人脸识别技术研究现状及趋势 | 第9-11页 |
| 1.2.1 人脸识别 | 第9-10页 |
| 1.2.2 基于稀疏描述的人脸识别 | 第10-11页 |
| 1.3 煤矿井下人脸识别 | 第11-12页 |
| 1.4 本文研究工作 | 第12-14页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4.2 论文章节安排 | 第13-14页 |
| 第二章 煤矿井下人脸识别概述 | 第14-24页 |
| 2.1 引言 | 第14-15页 |
| 2.2 人脸检测 | 第15-17页 |
| 2.2.1 人脸检测方法 | 第15-16页 |
| 2.2.2 基于Haar矩形特征的煤矿井下的人脸检测 | 第16-17页 |
| 2.3 人脸特征点定位 | 第17-21页 |
| 2.3.1 人脸特征点定位方法 | 第17-18页 |
| 2.3.2 基于ASM的煤矿井下人脸特征点定位 | 第18-21页 |
| 2.4 特征提取 | 第21-22页 |
| 2.4.1 人脸识别中的特征提取 | 第21-22页 |
| 2.4.2 基于Shearlet变换的煤矿井下人脸特征提取 | 第22页 |
| 2.5 分类器设计 | 第22-23页 |
| 2.5.1 基本分类器 | 第22页 |
| 2.5.2 基于稀疏描述的煤矿井下分类器 | 第22-23页 |
| 2.6 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于Shearlet变换的差异性特征提取 | 第24-34页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 人脸特征类型及评价指标 | 第24-27页 |
| 3.2.1 人脸特征类型 | 第25-26页 |
| 3.2.2 评价指标 | 第26-27页 |
| 3.3 Shearlet变换 | 第27-28页 |
| 3.3.1 连续Shearlet变换 | 第27页 |
| 3.3.2 离散Shearlet变换 | 第27-28页 |
| 3.4 融合多尺度的Shearlet变换的人脸特征提取 | 第28-29页 |
| 3.5 实验及结果分析 | 第29-32页 |
| 3.5.1 主观评价 | 第31页 |
| 3.5.2 客观评价 | 第31-32页 |
| 3.6 本章小结 | 第32-34页 |
| 第四章 基于稀疏描述的人脸分类识别 | 第34-50页 |
| 4.1 引言 | 第34-35页 |
| 4.2 稀疏描述人脸识别 | 第35-40页 |
| 4.2.1 问题描述 | 第35-38页 |
| 4.2.2 问题优化 | 第38-40页 |
| 4.3 快速稀疏描述人脸识别 | 第40-41页 |
| 4.3.1 问题描述 | 第40-41页 |
| 4.3.2 可行性分析 | 第41页 |
| 4.4 差异性Shearlet特征的快速稀疏描述人脸识别 | 第41-44页 |
| 4.4.1 多尺度多方向的Shearlet特征融合 | 第41-43页 |
| 4.4.2 分类识别 | 第43-44页 |
| 4.4.3 算法步骤 | 第44页 |
| 4.5 实验及结果分析 | 第44-48页 |
| 4.5.1 ORL库中人脸识别实验 | 第45-47页 |
| 4.5.2 YALE库中人脸识别实验 | 第47-48页 |
| 4.6 本章小结 | 第48-50页 |
| 第五章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |
| 攻读硕士期间取得的研究成果 | 第58页 |
