| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 人脸识别的研究背景和意义 | 第7页 |
| 1.2 人脸识别的研究内容 | 第7-8页 |
| 1.3 本课题研究背景和国内外现状 | 第8-10页 |
| 1.3.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.3.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.4 本文的研究内容及结构安排 | 第10-12页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第10-11页 |
| 1.4.2 研究结构 | 第11-12页 |
| 1.5 本章小结 | 第12-13页 |
| 第二章 人脸表示相关理论 | 第13-20页 |
| 2.1 人脸识别的流程 | 第13-15页 |
| 2.1.1 人脸检测 | 第13-14页 |
| 2.1.2 人脸特征点定位 | 第14-15页 |
| 2.2 稀疏表示模型和求解算法 | 第15-16页 |
| 2.3 协同表示理论 | 第16-18页 |
| 2.4 实验主要人脸数据库介绍 | 第18-19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 类别特色字典学习算法 | 第20-30页 |
| 3.1 相关工作 | 第20页 |
| 3.2 类别特色字典学习 | 第20-21页 |
| 3.3 类别特色字典优化 | 第21-22页 |
| 3.4 实验结果分析 | 第22-29页 |
| 3.4.1 JAFFE和PICS数据库实验结果分析 | 第22-25页 |
| 3.4.2 FRGC 2.0 数据库实验结果分析 | 第25-26页 |
| 3.4.3 CK+和AR数据库上图像分类 | 第26-29页 |
| 3.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 共享字典和类别特色字典学习的人脸识别 | 第30-36页 |
| 4.1 共享字典学习 | 第30-31页 |
| 4.2 共享字典和类别特色字典结合的分类方法 | 第31-32页 |
| 4.3 实验结果分析 | 第32-34页 |
| 4.3.1 AR数据库实验结果 | 第32-34页 |
| 4.3.2 Extended Yale B数据库上实验结果 | 第34页 |
| 4.4 本章小结 | 第34-36页 |
| 第五章 类别特色字典和稀疏变化字典的人脸表示方法 | 第36-48页 |
| 5.1 类内变化字典学习 | 第36-37页 |
| 5.2 类内变化字典优化 | 第37-38页 |
| 5.3 分类策略 | 第38-39页 |
| 5.4 结果分析 | 第39-46页 |
| 5.4.1 AR数据库实验 | 第39-42页 |
| 5.4.2 Yale A数据库交叉实验 | 第42页 |
| 5.4.3 CMU PIE数据库实验 | 第42-43页 |
| 5.4.4 FERET数据库实验 | 第43-44页 |
| 5.4.5 Yale B数据库实验 | 第44-46页 |
| 5.5 本章小结 | 第46-48页 |
| 总结与展望 | 第48-50页 |
| 主要结论 | 第48页 |
| 展望 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第56页 |