| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·人脸识别概述 | 第8-11页 |
| ·人脸识别研究的历史及现状 | 第8-9页 |
| ·人脸识别方法介绍 | 第9-11页 |
| ·彩色图像特征提取方法 | 第11-12页 |
| ·生物特征识别中的信息融合技术 | 第12-14页 |
| ·信息融合定义及层次划分 | 第12-13页 |
| ·典型相关分析概述 | 第13-14页 |
| ·本文主要研究工作概述 | 第14页 |
| ·本文内容章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 彩色图像人脸识别方法 | 第16-26页 |
| ·常用的人脸表示方法 | 第16-18页 |
| ·主成分分析（PCA）方法 | 第16-17页 |
| ·Fisher 线性鉴别分析方法 | 第17-18页 |
| ·彩色图像通用鉴别分析方法 | 第18-23页 |
| ·彩色图像表示方法 | 第19-20页 |
| ·彩色图像通用鉴别模型（GDM） | 第20-23页 |
| ·独立成分彩色空间（ICS）和鉴别彩色空间(DCS)人脸识别 | 第23-25页 |
| ·独立成分彩色空间ICS | 第23-25页 |
| ·鉴别彩色空间DCS | 第25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于典型相关分析的彩色图像人脸识别（CICCA） | 第26-37页 |
| ·典型相关分析的基本思想 | 第26-27页 |
| ·典型相关分析用于特征融合的原理 | 第27-31页 |
| ·特征融合策略 | 第27-28页 |
| ·典型投影矢量集的求解原理 | 第28-29页 |
| ·组合特征抽取方法的原理 | 第29-31页 |
| ·基于典型相关分析的彩色图像人脸识别（CICCA） | 第31-36页 |
| ·三变量典型相关分析（3CCA）的基本思想 | 第31-33页 |
| ·最大散度差鉴别分析（MSDDA） | 第33-34页 |
| ·3CCA 彩色图像人脸识别算法原理 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于3CCA 有监督和无监督的人脸识别方法 | 第37-44页 |
| ·线性有监督特征提取方法 | 第37-39页 |
| ·鉴别公共矢量DCV | 第37-38页 |
| ·Direct-LDA 算法 | 第38-39页 |
| ·线性无监督特征提取方法 | 第39-42页 |
| ·局部保持映射LPP | 第39-41页 |
| ·稀疏保持投影SPP | 第41-42页 |
| ·基于3CCA 的有监督和无监督人脸识别方法 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 实验结果及分析 | 第44-54页 |
| ·数据库介绍 | 第44-46页 |
| ·基于典型相关分析的彩色图像人脸识别方法的实验结果和分析 | 第46-50页 |
| ·基于3CCA 的有监督和无监督算法的人脸识别实验结果及分析 | 第50-53页 |
| ·在AR 数据库上的实验结果 | 第50-51页 |
| ·在FERET 库上的实验结果 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·本文主要工作总结 | 第54页 |
| ·进一步研究方向展望 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第61页 |
