| 提要 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.3 存在问题 | 第17-18页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第18-19页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第19-21页 |
| 第2章 视频人脸识别研究进展 | 第21-38页 |
| 2.1 视频人脸检测 | 第21-23页 |
| 2.2 视频人脸跟踪 | 第23-25页 |
| 2.3 视频人脸识别方法 | 第25-33页 |
| 2.3.1 基于关键帧的识别方法 | 第26-27页 |
| 2.3.2 基于图像集合的识别方法 | 第27-31页 |
| 2.3.3 基于视频序列的识别方法 | 第31-33页 |
| 2.4 典型视频人脸数据库 | 第33-37页 |
| 2.4.1 Honda/UCSD数据库 | 第34-35页 |
| 2.4.2 YouTube Faces数据库 | 第35-37页 |
| 2.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 多角度特征融合的视频人脸纹理表示与识别方法 | 第38-56页 |
| 3.1 引言 | 第38页 |
| 3.2 GABOR小波变换 | 第38-39页 |
| 3.3 二维GABOR小波变换 | 第39-40页 |
| 3.4 视频纹理描述 | 第40-47页 |
| 3.4.1 局部二值模式 | 第40-44页 |
| 3.4.2 VLBP算子 | 第44-45页 |
| 3.4.3 三个正交平面上的局部二值模式 | 第45-47页 |
| 3.5 本文算法框架 | 第47-48页 |
| 3.6 视频人脸纹理表示 | 第48页 |
| 3.7 视频人脸识别方法 | 第48-50页 |
| 3.7.1 加权的Chi平方概率统计 | 第48-49页 |
| 3.7.2 基于Fisher准则的人脸识别 | 第49-50页 |
| 3.8 实验与分析 | 第50-55页 |
| 3.8.1 算法参数选择分析 | 第51-52页 |
| 3.8.2 视频帧集合大小测试 | 第52-55页 |
| 3.8.3 算法复杂度分析 | 第55页 |
| 3.9 本章小结 | 第55-56页 |
| 第4章 基于加权TPLBP的多示例学习视频人脸识别算法 | 第56-74页 |
| 4.1 引言 | 第56-57页 |
| 4.2 多示例学习问题 | 第57-58页 |
| 4.3 多示例学习算法 | 第58-59页 |
| 4.4 多样性多密度算法 | 第59-61页 |
| 4.5 EM-DD算法 | 第61页 |
| 4.6 多示例分类算法 | 第61-62页 |
| 4.7 本文算法框架 | 第62-68页 |
| 4.7.1 视频包的构建 | 第64页 |
| 4.7.2 示例的纹理特征提取 | 第64-65页 |
| 4.7.3 多示例学习的应用 | 第65-66页 |
| 4.7.4 纹理特征的权重分配 | 第66-67页 |
| 4.7.5 预测及分类 | 第67-68页 |
| 4.8 实验与分析 | 第68-73页 |
| 4.8.1 实验数据及评价标准 | 第68页 |
| 4.8.2 算法参数分析 | 第68-70页 |
| 4.8.3 对比实验与分析 | 第70-73页 |
| 4.9 本章小结 | 第73-74页 |
| 第5章 基于核子空间样本选择凸包的视频人脸识别方法 | 第74-90页 |
| 5.1 引言 | 第74-76页 |
| 5.2 仿射包与凸包 | 第76-77页 |
| 5.3 仿射包的优化 | 第77-79页 |
| 5.4 仿射包之间的距离度量 | 第79-80页 |
| 5.5 本文算法框架 | 第80-82页 |
| 5.6 图像集合建模 | 第82-84页 |
| 5.7 核子空间样本选择方法 | 第84-87页 |
| 5.7.1 子空间样本选择 | 第84页 |
| 5.7.2 核函数方法 | 第84页 |
| 5.7.3 核子空间样本选择 | 第84-86页 |
| 5.7.4 相似度度量 | 第86-87页 |
| 5.8 实验结果与分析 | 第87-89页 |
| 5.8.1 对比实验与分析 | 第87-88页 |
| 5.8.2 算法参数分析 | 第88-89页 |
| 5.9 本章小结 | 第89-90页 |
| 第6章 总结与展望 | 第90-92页 |
| 6.1 工作总结 | 第90页 |
| 6.2 研究展望 | 第90-92页 |
| 参考文献 | 第92-104页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第104-106页 |
| 致谢 | 第106页 |
