| 0 前言 | 第1-8页 |
| 1 人脸识别方法概述 | 第8-14页 |
| ·基于几何特征的方法 | 第8-9页 |
| ·基于模板匹配的人脸识别方法 | 第9-10页 |
| ·基于统计特征的方法 | 第10-13页 |
| ·PCA算法 | 第10-11页 |
| ·Fisher线性判决 | 第11页 |
| ·ICA算法 | 第11-12页 |
| ·其他基于统计特征的方法 | 第12-13页 |
| ·基于小波特征的人脸识别 | 第13页 |
| ·基于神经网络的方法 | 第13页 |
| ·小结 | 第13-14页 |
| 2 核FISHER判决分析及其在人脸识别中的应用 | 第14-29页 |
| ·线性判决 | 第14-15页 |
| ·Fisher线性判决 | 第15-19页 |
| ·Fisher线性判决 | 第15-19页 |
| ·FLD的缺陷 | 第19页 |
| ·核函数方法 | 第19-25页 |
| ·模式可分性的Cover定理 | 第19-20页 |
| ·内积核 | 第20-21页 |
| ·Mercer定理 | 第21-22页 |
| ·核函数方法 | 第22-23页 |
| ·KFDA算法 | 第23-25页 |
| ·Fisher线性判决在人脸识别中的应用 | 第25-26页 |
| ·核Fisher判决与人脸识别 | 第26-29页 |
| ·传统KFDA在人脸识别中的应用 | 第26-27页 |
| ·基于零空间的KFDA | 第27-28页 |
| ·完全核Fisher判决分析方法 | 第28-29页 |
| 3 增强型KFDA算法及其在人脸识别中的应用 | 第29-41页 |
| ·增强型FLD特征选取 | 第29-31页 |
| ·EFM-1 | 第29-30页 |
| ·EFM-2 | 第30-31页 |
| ·关于核Fisher判决分析 | 第31-32页 |
| ·增强型核Fisher判决特征提取 | 第32-34页 |
| ·EKFD-1 | 第32-33页 |
| ·EKFD-2 | 第33-34页 |
| ·在人脸识别中的应用 | 第34-37页 |
| ·实验结论 | 第37-40页 |
| ·EKFD-1 | 第37-38页 |
| ·EKFD-2 | 第38-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 4 基于次分量的KFDA算法及其在人脸识别中的应用 | 第41-49页 |
| ·次分量分析的特征结构 | 第41-43页 |
| ·基于次分量的核Fisher判决分析算法 | 第43-44页 |
| ·MKFDA在人脸识别中的应用 | 第44-45页 |
| ·讨论 | 第45-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 5 总结与展望 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |