| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-22页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-10页 |
| ·人脸识别中特征提取方法研究现状 | 第10-14页 |
| ·人脸识别研究的难点及发展概况 | 第10-11页 |
| ·人脸特征提取的主要方法 | 第11-14页 |
| ·子空间特征提取方法的研究现状 | 第14-20页 |
| ·本文的主要工作 | 第20-21页 |
| ·本文的章节安排 | 第21-22页 |
| 第二章 流形学习理论和方法 | 第22-34页 |
| ·引言 | 第22-23页 |
| ·流形学习中的一些数学定义 | 第23-25页 |
| ·经典的流形学习方法 | 第25-32页 |
| ·等距映射 | 第25-27页 |
| ·局部线性嵌入 | 第27-30页 |
| ·拉普拉斯特征映射 | 第30-32页 |
| ·流形学习方法的比较 | 第32-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 第三章 正交判别的线性局部切空间排列的特征提取方法 | 第34-52页 |
| ·引言 | 第34-35页 |
| ·线性局部切空间排列 | 第35-38页 |
| ·谱回归理论 | 第38-40页 |
| ·正交局部保持投影 | 第40-41页 |
| ·基于谱回归的正交判别的线性局部切空间排列 | 第41-47页 |
| ·判别的线性局部切空间排列 | 第41-43页 |
| ·正交判别的线性局部切空间排列 | 第43-47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-51页 |
| ·Yale人脸数据库实验 | 第48-49页 |
| ·印度女性人脸数据库实验 | 第49-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 第四章 稀疏光滑的临界费舍尔分析的特征提取方法 | 第52-70页 |
| ·引言 | 第52-54页 |
| ·空间光滑的子空间学习算法 | 第54-56页 |
| ·弹性网络回归模型 | 第56-58页 |
| ·稀疏子空间学习算法 | 第58-60页 |
| ·稀疏主成分分析算法 | 第58-59页 |
| ·统一的稀疏子空间学习算法 | 第59-60页 |
| ·基于弹性网络的稀疏光滑的临界费舍尔分析 | 第60-65页 |
| ·临界费舍尔分析 | 第60-61页 |
| ·稀疏光滑的临界费舍尔分析 | 第61-65页 |
| ·实验结果与分析 | 第65-69页 |
| ·ORL人脸数据库实验 | 第65-68页 |
| ·YaleB人脸数据库实验 | 第68-69页 |
| ·小结 | 第69-70页 |
| 第五章 张量局部判别投影的特征提取方法 | 第70-87页 |
| ·引言 | 第70-72页 |
| ·二维主成分分析 | 第72-73页 |
| ·二维线性判别分析 | 第73-74页 |
| ·张量局部判别投影 | 第74-82页 |
| ·局部敏感判别分析 | 第74-75页 |
| ·张量子空间分析 | 第75-77页 |
| ·张量局部判别投影的推导 | 第77-82页 |
| ·实验结果与分析 | 第82-86页 |
| ·PIE和 FERET人脸数据库的实验结果 | 第83-86页 |
| ·实验分析 | 第86页 |
| ·小结 | 第86-87页 |
| 第六章 核岭回归的邻域保持最大间距分析的特征提取方法 | 第87-104页 |
| ·引言 | 第87-89页 |
| ·核方法 | 第89-90页 |
| ·核技术的相关定义和定理 | 第89-90页 |
| ·常用的核函数 | 第90页 |
| ·核主成分分析 | 第90-92页 |
| ·核线性判别分析 | 第92-93页 |
| ·基于核映射的邻域保持最大间距分析 | 第93-99页 |
| ·最大间距准则 | 第93-94页 |
| ·局部线性嵌入的线性化 | 第94-95页 |
| ·核岭回归的邻域保持最大间距分析 | 第95-99页 |
| ·实验结果与分析 | 第99-103页 |
| ·UMIST人脸数据库实验 | 第100-101页 |
| ·Iris plant数据库实验 | 第101-103页 |
| ·小结 | 第103-104页 |
| 第七章 图嵌入框架下子空间特征提取算法的分析和比较 | 第104-114页 |
| ·引言 | 第104页 |
| ·图嵌入理论 | 第104-106页 |
| ·基于图嵌入扩展的子空间特征提取算法的分析 | 第106-109页 |
| ·子空间特征提取算法的适用条件 | 第109-111页 |
| ·ODLLTSA、SSMFA-EN、TLDP及 KRRNPMMA的比较 | 第111-113页 |
| ·算法性能比较 | 第111-113页 |
| ·算法存在的问题 | 第113页 |
| ·小结 | 第113-114页 |
| 第八章 总结和展望 | 第114-117页 |
| ·总结 | 第114-115页 |
| ·展望 | 第115-117页 |
| 参考文献 | 第117-126页 |
| 附录 算法缩写索引表 | 第126-128页 |
| 致谢 | 第128-129页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第129页 |
