应用于人脸识别的鲁棒线性表示模型与算法设计

摘要	第4-5页
Abstract	第5页
目录	第6-8页
第1章 绪论	第8-17页
1.1 人脸识别研究背景	第8-9页
1.2 课题研究的目的和意义	第9-10页
1.3 国内外研究现状	第10-11页
1.4 常用人脸数据库简介	第11-14页
1.5 主要研究内容	第14-15页
1.6 文章框架	第15-17页
第2章 基于线性表示的人脸识别算法	第17-28页
2.1 引言	第17-18页
2.2 常用相关人脸识别算法分析	第18-22页
2.3 传统的基于线性表示的分类算法	第22-27页
2.4 本章小结	第27-28页
第3章 基于噪声建模的线性表示分类算法	第28-41页
3.1 引言	第28-29页
3.2 基于噪声建模的线性表示分类方法	第29-31页
3.3 基于噪声建模算法的合理性分析	第31-35页
3.4 基于噪声建模算法的实验结果及分析	第35-40页
3.5 本章小结	第40-41页
第4章 融合全局与局部的鲁棒线性表示分类	第41-54页
4.1 引言	第41-42页
4.2 融合全局与局部的鲁棒线性表示方法	第42-45页
4.3 融合算法的合理性分析	第45-48页
4.4 融合算法的实验结果及分析	第48-53页
4.5 本章小结	第53-54页
结论	第54-56页
参考文献	第56-61页
攻读学位期间发表的论文	第61-63页
致谢	第63页