| 提要 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第14-26页 |
| 1.1 研究背景 | 第14-16页 |
| 1.2 研究意义 | 第16-17页 |
| 1.3 研究现状 | 第17-20页 |
| 1.3.1 人脸识别研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3.2 建筑物识别研究现状 | 第19-20页 |
| 1.4 本文的贡献及章节安排 | 第20-26页 |
| 第2章 相关工作介绍 | 第26-38页 |
| 2.1 流形学习概述 | 第26-27页 |
| 2.2 图嵌入框架理论 | 第27-30页 |
| 2.3 局部保留投影算法 | 第30-31页 |
| 2.4 边界 Fisher 分析算法 | 第31-32页 |
| 2.5 视觉注意模型 | 第32-35页 |
| 2.6 Gist 特征 | 第35-36页 |
| 2.7 本章小结 | 第36-38页 |
| 第3章 基于样本对应列的邻接图构造方法 | 第38-56页 |
| 3.1 基于样本对应列的邻接图的构造算法 | 第39-44页 |
| 3.2 实验与讨论 | 第44-53页 |
| 3.2.1 实验一：近邻阈值的选择实验 | 第45-47页 |
| 3.2.2 实验二：算法对列噪声的鲁棒性实验 | 第47-51页 |
| 3.2.3 实验三：人脸识别实验 | 第51-53页 |
| 3.3 本章小结 | 第53-56页 |
| 第4章 基于样本对应块的邻接图构造方法 | 第56-66页 |
| 4.1 样本图片分块 | 第56-57页 |
| 4.2 基于样本对应块的邻接图构造算法 | 第57-60页 |
| 4.3 实验与讨论 | 第60-63页 |
| 4.3.1 实验一: 识别率随维度变化实验 | 第61-62页 |
| 4.3.2 实验二:人脸识别 | 第62-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-66页 |
| 第5章 基于样本内部结构的邻接图构造方法 | 第66-82页 |
| 5.1 基于样本内部结构的邻接图构造方法 | 第67-69页 |
| 5.2 基于样本内部结构的邻接图的特性 | 第69-72页 |
| 5.3 基于样本内部结构信息邻接图的局部保留投影算法 | 第72-73页 |
| 5.4 实验与讨论 | 第73-80页 |
| 5.4.1 实验一：SISG 的结构变化实验 | 第73-75页 |
| 5.4.2 实验二：降维后的样本点分布 | 第75-77页 |
| 5.4.3 实验三：参数敏感度实验 | 第77-78页 |
| 5.4.4 实验四：识别率随维度变化实验 | 第78-79页 |
| 5.4.5 实验五：人脸识别 | 第79-80页 |
| 5.5 本章小结 | 第80-82页 |
| 第6章 应用于人脸识别的局部敏感梯度方向直方图 | 第82-94页 |
| 6.1 基于梯度方向直方图的人脸识别 | 第83-84页 |
| 6.2 基于局部敏感梯度方向直方图的人脸识别 | 第84-86页 |
| 6.3 实验与讨论 | 第86-92页 |
| 6.3.1 实验一：在 AR 数据库上进行人脸识别实验 | 第87-89页 |
| 6.3.2 实验二：在 PIE 光照子集上进行人脸识别 | 第89-91页 |
| 6.3.3 实验三：在 ORL 和 YALE 人脸库上进行人脸识别 | 第91-92页 |
| 6.4 本章小结 | 第92-94页 |
| 第7章 基于子区域 Gist 特征和流形学习的建筑物识别 | 第94-108页 |
| 7.1 基于 gist 特征的建筑物识别 | 第95-96页 |
| 7.2 非均匀光照对于显著性的影响 | 第96-98页 |
| 7.3 基于子区域的多尺度 Gist 特征的提取 | 第98-100页 |
| 7.3.1 早期视觉特征的提取 | 第98-99页 |
| 7.3.2 Gist 特征的提取 | 第99-100页 |
| 7.4 基于子区域 Gist 特征和样本内部结构邻接图降维的建筑物识别 | 第100-101页 |
| 7.5 实验与讨论 | 第101-106页 |
| 7.5.1 实验一：降维后建筑物 gist 特征的空间分布 | 第102-104页 |
| 7.5.2 实验二：识别率随维度变化实验 | 第104-105页 |
| 7.5.3 实验三：建筑物识别实验 | 第105-106页 |
| 7.7 本章小结 | 第106-108页 |
| 第8章 总结和展望 | 第108-112页 |
| 8.1 总结 | 第108-110页 |
| 8.2 展望 | 第110-112页 |
| 参考文献 | 第112-120页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第120-122页 |
| 致谢 | 第122页 |
