| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文主要内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 稀疏表示人脸识别概论 | 第16-21页 |
| 2.1 稀疏表示人脸识别系统模型 | 第16-17页 |
| 2.2 稀疏编码 | 第17-19页 |
| 2.2.1 MP算法 | 第17-18页 |
| 2.2.2 OMP算法 | 第18-19页 |
| 2.3 字典学习 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于子空间追踪的人脸识别 | 第21-29页 |
| 3.1 子空间追踪算法 | 第21-23页 |
| 3.2 基于子空间追踪的人脸识别 | 第23页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第23-28页 |
| 3.3.1 不同表情和角度 | 第23-25页 |
| 3.3.2 不同光照条件 | 第25-27页 |
| 3.3.3 不同稀疏阈值 | 第27-28页 |
| 3.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 基于改进的子空间追踪的人脸识别 | 第29-37页 |
| 4.1 子空间追踪算法及其改进 | 第29-32页 |
| 4.1.1 子空间追踪算法 | 第29-30页 |
| 4.1.2 改进的子空间追踪算法 | 第30-32页 |
| 4.2 仿真与实验 | 第32-36页 |
| 4.2.1 采用ORL人脸数据库 | 第32-34页 |
| 4.2.2 采用Yale B人脸数据库 | 第34-36页 |
| 4.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 基于拓展稀疏表示模型和LC-KSVD的人脸识别 | 第37-47页 |
| 5.1 拓展的稀疏表示的人脸识别模型 | 第38-39页 |
| 5.2 LC-KSVD算法 | 第39-41页 |
| 5.2.1 LC-KSVD的求解 | 第40-41页 |
| 5.3 基于拓展的稀疏表示模型和LC-KSVD的人脸识别 | 第41-42页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第42-46页 |
| 5.4.1 Yale B人脸数据库--不同光照的敏感度 | 第43-44页 |
| 5.4.2 ORL人脸数据库--不同表情和遮挡的影响 | 第44-46页 |
| 5.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第六章 总结和展望 | 第47-49页 |
| 6.1 全文总结 | 第47-48页 |
| 6.2 研究展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |
| 附录A（攻读学位期间所发表的学术论文） | 第55页 |
