| 摘要 | 第4-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-26页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-23页 |
| 1.1.1 异质人脸识别 | 第14-21页 |
| 1.1.2 素描人脸识别 | 第21-23页 |
| 1.2 研究内容及创新点 | 第23-25页 |
| 1.3 论文结构 | 第25-26页 |
| 第二章 素描人脸识别研究现状及数据库概述 | 第26-44页 |
| 2.1 素描人脸识别研究现状 | 第26-35页 |
| 2.1.1 面对面素描人脸识别 | 第26-30页 |
| 2.1.2 嫌犯素描人脸识别 | 第30页 |
| 2.1.3 合成素描人脸识别 | 第30-31页 |
| 2.1.4 漫画人脸识别 | 第31-32页 |
| 2.1.5 素描人脸识别研究现状总结 | 第32-35页 |
| 2.2 素描人脸识别常用数据库 | 第35-37页 |
| 2.3 FSD数据库和漫画数据库 | 第37-38页 |
| 2.4 人脸属性数据库构建 | 第38-40页 |
| 2.5 BUFS数据库构建 | 第40-42页 |
| 2.6 本章总结 | 第42-44页 |
| 第三章 素描人脸识别跨数据源特征研究 | 第44-58页 |
| 3.1 素描人脸结构特征研究 | 第44-49页 |
| 3.1.1 相关研究工作 | 第44-45页 |
| 3.1.2 基于Delaunay三角形定律人脸结构特征提取算法 | 第45-49页 |
| 3.2 素描人脸属性特征提取研究 | 第49-55页 |
| 3.2.1 人脸属性特征 | 第49-50页 |
| 3.2.2 研究背景 | 第50页 |
| 3.2.3 基于局部区域人脸属性特征提取算法 | 第50-55页 |
| 3.3 本章总结 | 第55-58页 |
| 第四章 素描人脸识别多数据源间关联策略研究 | 第58-82页 |
| 4.1 研究背景 | 第58-59页 |
| 4.2 多数据源间关联策略设计 | 第59-64页 |
| 4.2.1 CMMFA算法 | 第60-61页 |
| 4.2.2 MLFBF算法 | 第61-64页 |
| 4.3 多数据源间关联策略实验结果 | 第64-79页 |
| 4.3.1 多层特征对素描人脸识别影响分析 | 第65-67页 |
| 4.3.2 CMMFA算法实验结果 | 第67-71页 |
| 4.3.3 MLFBF算法实验结果 | 第71-79页 |
| 4.4 本章总结 | 第79-82页 |
| 第五章 素描人脸识别中人为因素研究 | 第82-92页 |
| 5.1 人为因素研究 | 第82-83页 |
| 5.2 人为因素数学建模 | 第83-87页 |
| 5.2.1 支持向量回归模型 | 第86页 |
| 5.2.2 高斯回归模型 | 第86-87页 |
| 5.3 人为因素建模实验 | 第87-90页 |
| 5.3.1 实验设置 | 第87-88页 |
| 5.3.2 人为因素建模实验结果 | 第88-89页 |
| 5.3.3 人为因素模型在嫌犯素描中的应用 | 第89-90页 |
| 5.4 本章总结 | 第90-92页 |
| 第六章 总结与展望 | 第92-96页 |
| 6.1 总结 | 第92-94页 |
| 6.2 展望 | 第94-96页 |
| 参考文献 | 第96-106页 |
| 附录: 缩写词说明 | 第106-108页 |
| 致谢 | 第108-110页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第110-111页 |