| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·人脸识别的研究背景及意义 | 第8页 |
| ·人脸识别的研究背景 | 第8页 |
| ·人脸识别的研究意义 | 第8页 |
| ·人脸识别目前研究现状 | 第8-11页 |
| ·国外研究现状 | 第8-10页 |
| ·国内研究现状 | 第10页 |
| ·人脸识别面临的困难 | 第10-11页 |
| ·人脸识别常用的方法 | 第11-12页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第12-14页 |
| 第二章 核规范化线性判别分析 | 第14-20页 |
| ·线性判别分析(LDA) | 第14-15页 |
| ·规范化线性判别分析(RLDA) | 第15-16页 |
| ·核函数 | 第16-18页 |
| ·核函数概述 | 第16-17页 |
| ·Cosine核函数 | 第17页 |
| ·新的核函数 | 第17-18页 |
| ·核规范化线性判别分析(RKDA) | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 基于集成学习的组合核规范化LDA | 第20-31页 |
| ·组合核函数 | 第20-22页 |
| ·集成学习 | 第22-26页 |
| ·集成学习的优点 | 第22-23页 |
| ·为什么集成学习有效 | 第23-24页 |
| ·Adaboost算法 | 第24-25页 |
| ·改进的Adaboost算法 | 第25-26页 |
| ·基于集成学习的规范化LDA方法(ARLDA) | 第26-28页 |
| ·基于集成学习的组合核规范化LDA方法(ARCKDA) | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 集成学习在人脸识别中的应用 | 第31-44页 |
| ·实验数据来源 | 第31-32页 |
| ·实验比较 | 第32-43页 |
| ·KDA、核规范化LDA、组合核规范化LDA的实验比较 | 第32-36页 |
| ·基于集成学习的规范化LDA在人脸识别中的应用 | 第36-39页 |
| ·基于集成学习的组合核规范化LDA在人脸识别中的应用 | 第39-43页 |
| ·实验总结 | 第43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 结论与展望 | 第44-46页 |
| ·主要的研究工作和总结 | 第44页 |
| ·进一步的研究方向 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-51页 |
| 附录A 图索引 | 第51页 |
| 附录B 表索引 | 第51-52页 |
| Appendix A Figure Index | 第52页 |
| Appendix B Table Index | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 硕士期间参与的科研项目及发表的论文 | 第54-55页 |
