| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-25页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-20页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第20-22页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第22-25页 |
| 第2章 稀疏表示与字典学习理论 | 第25-35页 |
| 2.1 引言 | 第25-26页 |
| 2.2 稀疏表示 | 第26-28页 |
| 2.3 协同表示 | 第28-31页 |
| 2.4 核稀疏和核协同表示 | 第31-32页 |
| 2.5 稀疏字典学习 | 第32-33页 |
| 2.6 本章小结 | 第33-35页 |
| 第3章 基于代价敏感限定表情动作人脸识别算法研究 | 第35-53页 |
| 3.1 引言 | 第35-36页 |
| 3.2 基于代价敏感限定表情动作的人脸安全认证模型 | 第36-42页 |
| 3.2.1 高斯加权稀疏表示算法 | 第36-37页 |
| 3.2.2 全局加权二重字典算法 | 第37-38页 |
| 3.2.3 代价敏感人脸认证模型 | 第38-40页 |
| 3.2.4 CSFV_LEP算法及复杂度分析 | 第40-42页 |
| 3.3 CSFV_LEP实验研究 | 第42-51页 |
| 3.3.1 实验参数选取 | 第42页 |
| 3.3.2 算法实用性能分析 | 第42-51页 |
| 3.4 本章小结 | 第51-53页 |
| 第4章 可变遮挡探测和迭代恢复的人脸识别算法研究 | 第53-72页 |
| 4.1 引言 | 第53-55页 |
| 4.2 可变遮挡探测和迭代恢复人脸识别模型 | 第55-60页 |
| 4.2.1 鲁棒稀疏表示算法 | 第55-56页 |
| 4.2.2 可变遮挡探测算法 | 第56-59页 |
| 4.2.3 迭代恢复人脸模型 | 第59页 |
| 4.2.4 VOD&IR算法 | 第59-60页 |
| 4.3 VOD&IR实验研究 | 第60-70页 |
| 4.3.1 实验参数选取 | 第61页 |
| 4.3.2 模拟遮挡实验分析 | 第61-66页 |
| 4.3.3 真实遮挡实验分析 | 第66-70页 |
| 4.3.4 算法性能评估 | 第70页 |
| 4.4 本章小结 | 第70-72页 |
| 第5章 样本组错位原子字典学习的人脸识别算法研究 | 第72-86页 |
| 5.1 引言 | 第72-73页 |
| 5.2 样本组错位原子字典联合核协同表示模型 | 第73-77页 |
| 5.2.1 样本组错位原子字典算法 | 第74-76页 |
| 5.2.2 联合核协同表示模型 | 第76-77页 |
| 5.3 实验仿真及结果分析 | 第77-84页 |
| 5.3.1 实验参数选取 | 第77页 |
| 5.3.2 通用人脸数据库实验分析 | 第77-82页 |
| 5.3.3 算法性能评估 | 第82-84页 |
| 5.4 本章小结 | 第84-86页 |
| 第6章 流形正则化的核协同表示的人脸识别算法研究 | 第86-105页 |
| 6.1 引言 | 第86-87页 |
| 6.2 流形正则化核协同表示模型 | 第87-89页 |
| 6.3 实验仿真及结果分析 | 第89-104页 |
| 6.3.1 实验参数选取 | 第89-90页 |
| 6.3.2 光照和遮挡下实验分析 | 第90-101页 |
| 6.3.3 算法性能评估 | 第101-104页 |
| 6.4 本章小结 | 第104-105页 |
| 结论 | 第105-107页 |
| 参考文献 | 第107-118页 |
| 攻读博士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第118-121页 |
| 致谢 | 第121-122页 |