| 第一章 绪论 | 第1-33页 |
| ·概述 | 第8-9页 |
| ·图像识别 | 第9-19页 |
| ·模式识别技术 | 第10-11页 |
| ·图像的表示 | 第11-13页 |
| ·图像识别算法 | 第13-19页 |
| ·计算机人脸识别技术 | 第19-28页 |
| ·人脸识别系统的组成 | 第20-22页 |
| ·人脸识别的子空间算法 | 第22-28页 |
| ·计算机人脸识别算法的性能评价指标 | 第28-29页 |
| ·国内外研究现状及发展趋势 | 第29-31页 |
| ·论文的主要工作 | 第31-33页 |
| 第二章 线性判别分析 | 第33-55页 |
| ·引言 | 第33-34页 |
| ·基于主元素分析的鉴别矢量集算法(PCA) | 第34-37页 |
| ·基于Fisher 准则的鉴别矢量集算法(FDA) | 第37-42页 |
| ·基于规范主元分析的鉴别矢量集算法(CCA) | 第42-45页 |
| ·基于偏最小二乘的鉴别矢量集算法(PLS) | 第45-48页 |
| ·偏最小二乘的原始形式(PLS) | 第45-47页 |
| ·偏最小二乘的分类形式(CPLS) | 第47-48页 |
| ·几种算法的联系 | 第48-49页 |
| ·实验结果 | 第49-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第三章 基于核映射的识别算法 | 第55-77页 |
| ·引言 | 第55-58页 |
| ·基于核的无相关鉴别矢量集算法(KUFDA) | 第58-62页 |
| ·求解特征空间的无相关空间 | 第58-60页 |
| ·S_t~Φ和S_b~Φ映射到特征空间的无相关空间 | 第60-62页 |
| ·训练样本和测试样本映射到特征空间的无相关空间 | 第62页 |
| ·改进的基于核的无相关鉴别矢量集算法(MKUFDA) | 第62-65页 |
| ·基于核的全局正交Foley-Sammon 鉴别矢量集算法(KGOFS) | 第65-70页 |
| ·求解特征空间的正交空间 | 第67-68页 |
| ·S_t~Φ和S_b~Φ映射到特征空间的正交空间 | 第68-70页 |
| ·实验结果 | 第70-75页 |
| ·本章小节 | 第75-76页 |
| 附录 | 第76-77页 |
| 第四章 基于图像矩阵的识别算法 | 第77-96页 |
| ·引言 | 第77-80页 |
| ·基于图像矩阵的主元素分析算法(IMPCA) | 第80-82页 |
| ·基于图像矩阵的Fisher 鉴别矢量集算法(IMFDA) | 第82-84页 |
| ·非迭代的基于图像矩阵的低秩分解算法(AGLRAM) | 第84-88页 |
| ·基于图像矩阵的低秩分解算法(GLRAM) | 第85页 |
| ·非迭代的基于图像矩阵的低秩分解算法(AGLRAM) | 第85-88页 |
| ·非迭代的基于图像矩阵的双线性Fisher 鉴别矢量集算法(ATDLDA) | 第88-90页 |
| ·基于图像矩阵的双线性Fisher 鉴别矢量集算法(TDLDA) | 第88-89页 |
| ·非迭代的基于图像矩阵的双线性Fisher 鉴别矢量集算法(ATDLDA) | 第89-90页 |
| ·实验结果 | 第90-95页 |
| ·本章小结 | 第95-96页 |
| 第五章 人脸识别算法性能比较分析及展望 | 第96-103页 |
| ·人脸识别算法性能比较分析 | 第97-101页 |
| ·将来的研究方向 | 第101-103页 |
| 参考文献 | 第103-115页 |
| 攻读博士期间发表的学术论文及其它成果 | 第115-116页 |
| 致谢 | 第116-117页 |
| 摘要 | 第117-120页 |
| Abstract | 第120-122页 |
