| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究的背景与意义 | 第14-15页 |
| 1.2 研究现状 | 第15-18页 |
| 1.3 存在遮挡人脸识别问题的难点 | 第18页 |
| 1.4 文章主体结构框架和研究重点 | 第18-20页 |
| 第二章 基于遮挡人脸识别研究 | 第20-35页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 人脸识别算法分类 | 第20-23页 |
| 2.2.1 基于几何特征的方法 | 第20-21页 |
| 2.2.2 基于子空间学习的方法 | 第21页 |
| 2.2.3 基于弹性匹配的方法 | 第21页 |
| 2.2.4 基于支持向量机的方法 | 第21-22页 |
| 2.2.5 基于隐马尔科夫模型的方法 | 第22页 |
| 2.2.6 基于弹性图匹配的方法 | 第22-23页 |
| 2.3 遮挡人脸识别方法 | 第23-34页 |
| 2.3.1 戴眼镜人脸识别算法 | 第23-31页 |
| 2.3.2 基于局部特征提取处理遮挡问题的相关方法 | 第31-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 基于稀疏表达的方法 | 第35-46页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 稀疏表达系统 | 第35-36页 |
| 3.3 字典学习 | 第36-38页 |
| 3.4 分类方法 | 第38-41页 |
| 3.5 基于稀疏表达的处理遮挡问题的相关方法 | 第41-44页 |
| 3.6 本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 基于稀疏表达的遮挡去除法 | 第46-53页 |
| 4.1 引言 | 第46页 |
| 4.2 主成分分析法(PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS,PCA) | 第46-47页 |
| 4.3 稀疏表达分类 | 第47-49页 |
| 4.4 基于稀疏表示的人脸重建 | 第49-50页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第50-52页 |
| 4.5.1 实验数据 | 第50页 |
| 4.5.2 实验结果 | 第50-52页 |
| 4.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第53-54页 |
| 5.2 未来展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第60-61页 |