| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第13-25页 |
| 1.1 问题背景及研究意义 | 第13页 |
| 1.2 研究难点 | 第13-14页 |
| 1.3 研究现状 | 第14-21页 |
| 1.3.1 人脸的定位 | 第14-15页 |
| 1.3.2 人脸的特征提取方法 | 第15-18页 |
| 1.3.3 人脸的特征分类器设计 | 第18-21页 |
| 1.4 本文研究工作概述 | 第21-25页 |
| 1.4.1 主要成果及创新点 | 第22-23页 |
| 1.4.2 本文的组织结构 | 第23-25页 |
| 2 局部特征在稀疏表示分类框架中的研究 | 第25-57页 |
| 2.1 引言 | 第25-26页 |
| 2.2 稀疏表示框架概述 | 第26-27页 |
| 2.3 SRC算法框架概述 | 第27-28页 |
| 2.4 SRC框架在人脸图像中的应用 | 第28-36页 |
| 2.4.1 字典优化 | 第29-32页 |
| 2.4.2 类别迭代淘汰机制 | 第32-34页 |
| 2.4.3 系数分解的贪婪搜索算法 | 第34-36页 |
| 2.5 SRC-GSLBP 算法描述 | 第36-38页 |
| 2.6 实验结果 | 第38-47页 |
| 2.6.1 层次多尺度LBP特征与原始图像的对比实验结果 | 第40-41页 |
| 2.6.2 迭代剔除策略的实验结果 | 第41-43页 |
| 2.6.3 贪婪搜索算法和松弛算法的对比实验结果 | 第43-45页 |
| 2.6.4 改进SRC算法的综合实验结果 | 第45-47页 |
| 2.7 广义局部量化模式在稀疏分类中的使用 | 第47-56页 |
| 2.7.1 局部模式特征的局限性 | 第48-50页 |
| 2.7.2 局部量化模式LQP的一般提取步骤 | 第50页 |
| 2.7.3 局部量化模式LQP的具体分析 | 第50-52页 |
| 2.7.4 广义局部量化模式的实验和讨论 | 第52-56页 |
| 2.8 本章小结 | 第56-57页 |
| 3 基于虚拟样本的稀疏表示分类框架研究 | 第57-90页 |
| 3.1 引言 | 第57-58页 |
| 3.2 SRC框架下虚拟样本的构造 | 第58-59页 |
| 3.2.1 多样本问题中小而密的噪声处理 | 第58页 |
| 3.2.2 欠样本问题中的大偏差处理 | 第58-59页 |
| 3.2.3 虚拟样本稀疏表示分类(VSRC) | 第59页 |
| 3.3 虚拟样本的构造方式 | 第59-66页 |
| 3.3.1 镜像样本 | 第60-62页 |
| 3.3.2 加权平均样本 | 第62-63页 |
| 3.3.3 加权平均样本与镜像样本的协同决策 | 第63-64页 |
| 3.3.4 三维形变模型姿态样本 | 第64-66页 |
| 3.4 混合训练样本的淘汰策略分析 | 第66-68页 |
| 3.5 VSRC算法的一般步骤 | 第68页 |
| 3.6 构造虚拟样本的实验 | 第68-89页 |
| 3.6.1 镜像虚拟样本实验 | 第70-77页 |
| 3.6.2 加权平均虚拟样本实验 | 第77-84页 |
| 3.6.3 镜像虚拟样本与加权样本的协同表示实验 | 第84-86页 |
| 3.6.4 基于三维形变模型的虚拟样本实验 | 第86-89页 |
| 3.7 本章小结 | 第89-90页 |
| 4 鉴别分析方法在高维人脸图像分类中的研究 | 第90-116页 |
| 4.1 引言 | 第90-91页 |
| 4.2 基于四元数判别分析方法的彩色人脸识别 | 第91-97页 |
| 4.2.1 彩色像素的四元数表示 | 第92页 |
| 4.2.2 四元数理论概述 | 第92-93页 |
| 4.2.3 基于四元数的鉴别方法 | 第93-95页 |
| 4.2.4 四元数鉴别分析方法的步骤 | 第95页 |
| 4.2.5 四元数LDA实验结果与分析 | 第95-97页 |
| 4.3 模糊监督学习的非线性判别分析方法 | 第97-114页 |
| 4.3.1 用于鉴别分析的模糊监督学习框架 | 第98-100页 |
| 4.3.2 基于核的RF-LDA非线性判别分析 | 第100-101页 |
| 4.3.3 稀疏分类器在鉴别分析算法中应用 | 第101页 |
| 4.3.4 实验结果和分析 | 第101-114页 |
| 4.4 本章小结 | 第114-116页 |
| 5 总结与展望 | 第116-118页 |
| 致谢 | 第118-119页 |
| 参考文献 | 第119-137页 |
| 攻读博士学位期间发表论文情况 | 第137-139页 |
| 攻读博士学位期间参加课题及资助基金 | 第139页 |