| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-21页 |
| ·人脸识别背景和意义 | 第12页 |
| ·人脸识别的研究现状 | 第12-13页 |
| ·人脸识别的研究内容 | 第13-14页 |
| ·人脸特征提取的主要方法 | 第14-19页 |
| ·线性子空间方法 | 第14-17页 |
| ·非线性子空间方法 | 第17-19页 |
| ·本文主要工作 | 第19-20页 |
| ·本文内容安排 | 第20-21页 |
| 第2章 流形学习 | 第21-28页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·等距映射 | 第21-23页 |
| ·局部线性嵌入 | 第23-25页 |
| ·拉普拉斯特征映射 | 第25-27页 |
| ·流形学习方法的比较 | 第27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 第3章 核正交邻域保持判别嵌入算法 | 第28-37页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·核方法 | 第28-29页 |
| ·核正交邻域保持判别嵌入 | 第29-34页 |
| ·邻域保持判别嵌入 | 第30-31页 |
| ·Schur正交邻域保持判别嵌入 | 第31-32页 |
| ·核正交邻域保持判别嵌入 | 第32-33页 |
| ·核正交邻域保持判别嵌入算法描述 | 第33-34页 |
| ·人脸识别实验 | 第34-36页 |
| ·小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于最大散度差的半监督判别分析 | 第37-45页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·相关算法 | 第37-40页 |
| ·边界Fisher分析 | 第37-38页 |
| ·无监督鉴别投影 | 第38-40页 |
| ·基于散度差的半监督判别分析 | 第40-41页 |
| ·半监督判别分析 | 第40页 |
| ·最大散度差半监督判别分析 | 第40-41页 |
| ·最大散度差的半监督判别分析算法描述 | 第41页 |
| ·人脸识别实验 | 第41-44页 |
| ·ORL人脸数据库的实验 | 第42-43页 |
| ·YALE人脸数据库的实验 | 第43-44页 |
| ·实验分析 | 第44页 |
| ·小结 | 第44-45页 |
| 第5章 自适应邻域选择的张量边界 Fisher 分析 | 第45-55页 |
| ·引言 | 第45-46页 |
| ·张量边界Fisher分析 | 第46-48页 |
| ·自适应邻域选择的TMFA | 第48-50页 |
| ·人脸识别实验 | 第50-53页 |
| ·PIE人脸数据库的实验 | 第50-52页 |
| ·FERET人脸数据库的实验 | 第52-53页 |
| ·实验分析 | 第53页 |
| ·三种算法的比较 | 第53-54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 总结与展望 | 第55-57页 |
| 研究总结 | 第55-56页 |
| 未来工作展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文 | 第62页 |