| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 1 绪论 | 第12-26页 |
| 1.1 课题的研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 人脸识别问题描述 | 第13页 |
| 1.3 人脸识别研究概述 | 第13-22页 |
| 1.3.1 人脸检测 | 第15-16页 |
| 1.3.2 人脸特征点定位 | 第16-17页 |
| 1.3.3 光照预处理 | 第17页 |
| 1.3.4 特征提取 | 第17-21页 |
| 1.3.5 分类器设计 | 第21-22页 |
| 1.4 人脸识别中常用的公共数据库 | 第22-23页 |
| 1.5 本文的主要工作 | 第23-25页 |
| 1.6 论文组织安排 | 第25-26页 |
| 2 基于鉴别局部主方向直方图的特征提取方法 | 第26-43页 |
| 2.1 引言 | 第26-27页 |
| 2.2 鉴别局部主方向直方图(D-HLDO) | 第27-34页 |
| 2.2.1 基于主成分分析的局部方向估计 | 第27-28页 |
| 2.2.2 局部主方向特征提取 | 第28-29页 |
| 2.2.3 局部主方向直方图(HLDO) | 第29-30页 |
| 2.2.4 基于局部均值近邻鉴别分析的图像特征表示 | 第30-31页 |
| 2.2.5 D-HLDO的特点 | 第31-32页 |
| 2.2.6 与相关方法的对比 | 第32-34页 |
| 2.3 实验 | 第34-42页 |
| 2.3.1 在AR人脸数据库上的实验 | 第35-37页 |
| 2.3.2 在PIE人脸数据库上的实验 | 第37-38页 |
| 2.3.3 在FRGC人脸数据库上的实验 | 第38-41页 |
| 2.3.4 参数的影响 | 第41-42页 |
| 2.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 3 基于局部结构图像分解的特征提取方法 | 第43-61页 |
| 3.1 引言 | 第43-44页 |
| 3.2 基于局部结构分解的图像特征提取方法(IDLS) | 第44-49页 |
| 3.2.1 脊回归 | 第44页 |
| 3.2.2 提取局部结构特征 | 第44-46页 |
| 3.2.3 图像分解和特征表示 | 第46-47页 |
| 3.2.4 基于高斯核度量的IDLS | 第47页 |
| 3.2.5 与Gabor特征的对比 | 第47-49页 |
| 3.3 实验 | 第49-60页 |
| 3.3.1 在NUST_RWFR人脸库上的实验 | 第49-52页 |
| 3.3.2 在AR人脸库上的实验 | 第52-53页 |
| 3.3.3 Extended Yale B人脸库上的实验 | 第53-55页 |
| 3.3.4 在PIE人脸库上的实验 | 第55-56页 |
| 3.3.5 在FERET人脸库上的实验 | 第56-57页 |
| 3.3.6 参数的影响 | 第57-60页 |
| 3.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 4 基于广义回归表示的人脸图像分类模型 | 第61-80页 |
| 4.1 引言 | 第61-63页 |
| 4.2 广义回归表示分类模型 | 第63-69页 |
| 4.2.1 基本的广义回归表示分类器 | 第63-65页 |
| 4.2.2 鲁棒的广义回归表示分类器 | 第65-67页 |
| 4.2.3 面对遮挡的鲁棒广义回归表示分类器 | 第67页 |
| 4.2.4 广义回归表示分类模型的优势 | 第67-69页 |
| 4.3 实验 | 第69-79页 |
| 4.3.1 手写体字符识别 | 第70-71页 |
| 4.3.2 无遮挡条件下的人脸识别 | 第71-73页 |
| 4.3.3 遮挡条件下的人脸识别 | 第73-76页 |
| 4.3.4 讨论 | 第76-79页 |
| 4.4 本章小结 | 第79-80页 |
| 5 基于低秩正则回归的人脸图像分类模型 | 第80-95页 |
| 5.1 引言 | 第80-81页 |
| 5.2 低秩正则回归(LR~3) | 第81-84页 |
| 5.2.1 低秩正则回归 | 第81-82页 |
| 5.2.2 优化算法 | 第82-84页 |
| 5.3 鲁棒的低秩正则回归(RLR~3) | 第84-86页 |
| 5.3.1 鲁棒的低秩正则回归分类器 | 第84-85页 |
| 5.3.2 RLR~3的优势 | 第85-86页 |
| 5.4 实验 | 第86-94页 |
| 5.4.1 真实伪装条件下的人脸识别 | 第87-88页 |
| 5.4.2 块状遮挡条件下的人脸识别 | 第88-90页 |
| 5.4.3 无遮挡的人脸识别 | 第90-91页 |
| 5.4.4 讨论 | 第91-94页 |
| 5.5 本章小结 | 第94-95页 |
| 6 结束语 | 第95-97页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第95-96页 |
| 6.2 后续工作 | 第96-97页 |
| 致谢 | 第97-98页 |
| 参考文献 | 第98-114页 |
| 附录 | 第114-115页 |
