| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·人脸识别概述 | 第9页 |
| ·人脸特征抽取 | 第9-10页 |
| ·线性特征抽取方法概述 | 第10-15页 |
| ·主分量分析方法概述 | 第11-12页 |
| ·Fisher 线性鉴别分析方法概述 | 第12-14页 |
| ·二维图像投影理论的研究与发展 | 第14-15页 |
| ·人脸识别方法的评价 | 第15-16页 |
| ·本文研究工作概述 | 第16页 |
| ·本文内容安排 | 第16-17页 |
| 第二章 预备知识 | 第17-28页 |
| ·基本概念 | 第17-19页 |
| ·散布矩阵及其性质 | 第17页 |
| ·特征值与特征向量 | 第17-18页 |
| ·奇异值分解 | 第18-19页 |
| ·主分量分析 | 第19-22页 |
| ·主分量分析基本思想 | 第19-21页 |
| ·主分量分析PCA | 第21-22页 |
| ·FISHER 线性鉴别分析 | 第22-25页 |
| ·Fisher 线性鉴别分析基本思想 | 第22-23页 |
| ·线性鉴别分析(LDA)方法 | 第23-25页 |
| ·常用人脸数据库 | 第25-28页 |
| ·ORL 人脸数据库 | 第25-27页 |
| ·Yale 人脸数据库 | 第27-28页 |
| 第三章 二维投影理论 | 第28-33页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·二维投影理论及方法 | 第28-32页 |
| ·二维投影理论 | 第28页 |
| ·2DPCA 方法 | 第28-30页 |
| ·2DLDA 方法 | 第30-32页 |
| ·二维投影的特征抽取 | 第32-33页 |
| 第四章 基于三向的2DFDA 方法 | 第33-42页 |
| ·相关方法简介 | 第33-36页 |
| ·二维线性决策分析 | 第33-34页 |
| ·对角线方向的2DLDA(Dia-2DLDA) | 第34-36页 |
| ·标准的对角线方向上的2DFDA 方法（D2DFDA） | 第36-38页 |
| ·左乘的 D2D-FDA | 第36-37页 |
| ·右乘的D2D-FDA | 第37页 |
| ·D2D-FDA 的本质 | 第37-38页 |
| ·三向的2D-FDA（T2DFDA） | 第38-39页 |
| ·实验分析 | 第39-40页 |
| ·在ORL 人脸库的实验 | 第40页 |
| ·在Yale 人脸库的实验 | 第40页 |
| ·结论 | 第40-42页 |
| 总结与展望 | 第42-44页 |
| 参考文献 | 第44-45页 |
| 致谢 | 第45-46页 |
| 附录 | 第46页 |