| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-33页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·人脸检测研究进展及现状 | 第12-18页 |
| ·基于知识的方法 | 第13页 |
| ·基于模板匹配的人脸检测 | 第13-14页 |
| ·基于统计学习的人脸检测 | 第14-18页 |
| ·人脸识别研究进展及现状 | 第18-23页 |
| ·基于三维信息的人脸识别方法 | 第18-19页 |
| ·基于二维图像的人脸识别方法 | 第19-23页 |
| ·论文的研究内容及章节安排 | 第23-25页 |
| 本章参考文献 | 第25-33页 |
| 第二章 正面人脸检测的主动机器学习方法 | 第33-53页 |
| ·引言 | 第33-34页 |
| ·基于AdaBoost 的人脸检测 | 第34-41页 |
| ·基于AdaBoost 的人脸检测器 | 第35-39页 |
| ·级联的检测器结构设计 | 第39-40页 |
| ·基于级联AdaBoost 分类器的人脸检测 | 第40-41页 |
| ·基于嵌入式Bootstrap 的示例选择 | 第41-46页 |
| ·Bootstrap 示例选择 | 第42-44页 |
| ·嵌入式Bootstrap 算法 | 第44-45页 |
| ·Bootstrap 和嵌入式Bootstrap 性能比较 | 第45-46页 |
| ·基于E-Bootstrap+AdaBoost 的人脸检测算法 | 第46页 |
| ·实验结果与分析 | 第46-51页 |
| ·本章小结 | 第51页 |
| 本章参考文献 | 第51-53页 |
| 第三章 基于聚类有效性分析的多姿态人脸检测 | 第53-71页 |
| ·引言 | 第53-54页 |
| ·基于模糊聚类分析的多姿态人脸分类 | 第54-58页 |
| ·多姿态人脸划分 | 第55-56页 |
| ·多姿态人脸聚类分析 | 第56-57页 |
| ·基于聚类有效性分析的多姿态人脸自动分类 | 第57-58页 |
| ·基于FloatBoost 的多姿态人脸检测 | 第58-64页 |
| ·Haar Wavelet-like 特征提取 | 第59-60页 |
| ·基于FloatBoost 的分类器训练 | 第60-61页 |
| ·基于FloatBoost 的多姿态人脸检测树设计 | 第61-64页 |
| ·实验结果与分析 | 第64-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 本章参考文献 | 第68-71页 |
| 第四章 基于模糊连通度的人脸序列图像对齐 | 第71-87页 |
| ·引言 | 第71-72页 |
| ·基于鲁棒模糊连通度的图像分割 | 第72-76页 |
| ·模糊连通度 | 第72-73页 |
| ·鲁棒模糊连通度 | 第73-74页 |
| ·基于鲁棒模糊连通度的图像分割算法 | 第74-76页 |
| ·小波域序列人脸分割的模糊连通度方法 | 第76-79页 |
| ·二维冗余小波变换 | 第76-77页 |
| ·基于冗余小波和模糊连通度的人脸分割算法 | 第77-79页 |
| ·序列人脸图像对齐 | 第79-81页 |
| ·实验结果与分析 | 第81-85页 |
| ·序列人脸分割与对齐实验 | 第81-83页 |
| ·医学图像分割实验 | 第83-85页 |
| ·本章小结 | 第85页 |
| 本章参考文献 | 第85-87页 |
| 第五章 基于视角流形建模的多视角人脸识别 | 第87-107页 |
| ·引言 | 第87-88页 |
| ·基于多线性分析的多视角人脸识别 | 第88-93页 |
| ·多线性分析理论 | 第89-91页 |
| ·多视角人脸张量分解与识别 | 第91-93页 |
| ·人脸张量空间的维数约减 | 第93页 |
| ·基于视角流形建模的多视角人脸识别 | 第93-97页 |
| ·人脸视角流形建模 | 第93-94页 |
| ·模型参数求解 | 第94-97页 |
| ·实验结果与分析 | 第97-103页 |
| ·实验数据介绍 | 第97-98页 |
| ·多视角人脸合成 | 第98-99页 |
| ·多视角人脸识别结果 | 第99-103页 |
| ·本章小结 | 第103-104页 |
| 本章参考文献 | 第104-107页 |
| 第六章 基于非线性张量分解的多视角人脸识别 | 第107-121页 |
| ·引言 | 第107-108页 |
| ·多视角人脸视角流形生成方法 | 第108-112页 |
| ·概念驱动的视角流形 | 第108-109页 |
| ·数据驱动的视角流形 | 第109-111页 |
| ·混合数据-概念驱动的视角流形 | 第111-112页 |
| ·非线性张量分解与视角流形相结合的多视角人脸识别 | 第112-116页 |
| ·基于非线性张量分解的人脸生成模型 | 第113-114页 |
| ·模型参数估计与多视角人脸识别 | 第114-116页 |
| ·实验结果与分析 | 第116-119页 |
| ·本章小结 | 第119页 |
| 本章参考文献 | 第119-121页 |
| 第七章 总结与展望 | 第121-124页 |
| ·总结 | 第121-122页 |
| ·未来工作的展望 | 第122-124页 |
| 致谢 | 第124-126页 |
| 攻读博士学位期间撰写的学术论文 | 第126-128页 |
| 攻读博士学位期间参与的科研工作 | 第128页 |
| 攻读博士学位期间获奖情况 | 第128-129页 |
