| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 人脸识别问题的描述 | 第12页 |
| 1.2 人脸识别研究的背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.3 人脸识别方法的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3.1 国外人脸识别发展历史 | 第13-15页 |
| 1.3.2 国内人脸识别发展历史 | 第15页 |
| 1.4 人脸识别技术的研究内容 | 第15-17页 |
| 1.4.1 人脸检测 | 第15-16页 |
| 1.4.2 人脸特征提取 | 第16页 |
| 1.4.3 人脸识别 | 第16-17页 |
| 1.5 本文的主要工作及结构安排 | 第17-18页 |
| 1.5.1 本文的主要工作 | 第17页 |
| 1.5.2 本文的结构安排 | 第17-18页 |
| 第2章 人脸特征提取经典算法介绍 | 第18-28页 |
| 2.1 人脸特征提取概述 | 第18页 |
| 2.2 全局特征提取算法 | 第18-22页 |
| 2.2.1 基于PCA特征提取 | 第18-21页 |
| 2.2.2 基于LDA特征提取 | 第21-22页 |
| 2.3 局部特征提取算法 | 第22-27页 |
| 2.3.1 基于Gabor特征提取 | 第22-24页 |
| 2.3.2 基于LBP特征提取 | 第24-27页 |
| 2.4 小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于局部单演二值编码的人脸识别算法的研究 | 第28-38页 |
| 3.1 单演信号表示 | 第28-31页 |
| 3.1.1 解析信号表示 | 第28-29页 |
| 3.1.2 单演信号表示 | 第29页 |
| 3.1.3 多分辨率单演信号表示 | 第29-31页 |
| 3.2 局部单演二值编码 | 第31-35页 |
| 3.2.1 单演局部变化二值编码 | 第31-33页 |
| 3.2.2 单演局部虚部强度二值编码 | 第33-35页 |
| 3.3 人脸识别通过局部单演二值编码 | 第35-36页 |
| 3.4 小结 | 第36-38页 |
| 第4章 基于稀疏编码的人脸识别算法的研究 | 第38-44页 |
| 4.1 信号的稀疏表示理论 | 第38-41页 |
| 4.2 基于稀疏表示的人脸识别算法 | 第41-42页 |
| 4.3 基于协同表示的人脸识别算法 | 第42-43页 |
| 4.4 小结 | 第43-44页 |
| 第5章 融合单演二值编码与协同表示的人脸识别算法的研究 | 第44-52页 |
| 5.1 稀疏表示降维 | 第44-45页 |
| 5.2 算法过程 | 第45-46页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第46-50页 |
| 5.4 本章总结 | 第50-52页 |
| 第6章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |