| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12页 |
| 1.2 人脸识别的研究内容及现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 人脸的检测与定位 | 第13-14页 |
| 1.2.2 特征提取与识别 | 第14-17页 |
| 1.3 人脸识别过程中存在的问题及难点 | 第17-18页 |
| 1.4 常用人脸库简介 | 第18-20页 |
| 1.5 本文主要研究内容 | 第20页 |
| 1.6 论文结构 | 第20-22页 |
| 2 特征提取方法概述 | 第22-32页 |
| 2.1 典型的无监督降维算法 | 第23-27页 |
| 2.1.1 主成分分析(PCA) | 第23-25页 |
| 2.1.2 局部保持投影(LPP) | 第25-26页 |
| 2.1.3 无监督判别分析(UDP) | 第26-27页 |
| 2.2 典型的有监督降维算法——线性判别分析(LDA) | 第27-28页 |
| 2.3 典型半监督降维方法 | 第28-31页 |
| 2.3.1 半监督流形学习 | 第28-29页 |
| 2.3.2 半监督判别分析 | 第29-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 3 正则化半监督判别分析 | 第32-42页 |
| 3.1 半监督正则化框架 | 第32-34页 |
| 3.1.1 线性回归及正则化 | 第32-33页 |
| 3.1.2 半监督正则化框架 | 第33-34页 |
| 3.2 正则化半监督判别分析 | 第34-37页 |
| 3.2.1 加权判别分析 | 第34-35页 |
| 3.2.2 正则化半监督判别分析(RSsDA) | 第35-37页 |
| 3.3 实验及结果分析 | 第37-41页 |
| 3.3.1 参数设置 | 第37-38页 |
| 3.3.2 实验结果分析 | 第38-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 人脸测试系统的仿真实现 | 第42-50页 |
| 4.1 系统设计 | 第42页 |
| 4.2 系统实现及测试 | 第42-49页 |
| 4.2.1 系统开发平台 | 第42-43页 |
| 4.2.2 MATLAB GUI简介 | 第43-45页 |
| 4.2.3 系统实现 | 第45-49页 |
| 4.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 5 总结与展望 | 第50-52页 |
| 5.1 总结 | 第50页 |
| 5.2 展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-58页 |
| 致谢 | 第58-60页 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 | 第60页 |