| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·人脸识别应用背景 | 第7-9页 |
| ·人脸识别技术概述 | 第9-11页 |
| ·本文的内容组织与主要贡献 | 第11-12页 |
| 第二章 特定人脸识别技术及其评价方法 | 第12-23页 |
| ·人脸确认与人脸辨识 | 第12-19页 |
| ·人脸识别库与评测体系 | 第12-17页 |
| ·应用范围 | 第17-18页 |
| ·分类器特性 | 第18-19页 |
| ·ROC 曲线 | 第19-22页 |
| ·ROC 曲线概述 | 第19-20页 |
| ·ROC 曲线在人脸确认中的应用方法 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 特定人脸识别算法 | 第23-49页 |
| ·PCA 算法 | 第23-27页 |
| ·K-L(Karhumen-Loeve)变换 | 第23-25页 |
| ·特征提取 | 第25页 |
| ·基于 PCA 算法的特定人脸识别方法 | 第25-27页 |
| ·LDA 算法 | 第27-31页 |
| ·Fisher 判别准则 | 第27-29页 |
| ·Fisherfaces 方法 | 第29-30页 |
| ·基于 LDA 方法的特定人脸识别方法 | 第30-31页 |
| ·SVM 算法 | 第31-39页 |
| ·统计学习理论 | 第31-33页 |
| ·最优分类面 | 第33-36页 |
| ·支撑向量机概述 | 第36-38页 |
| ·基于 SVM 的特定人脸识别方法 | 第38-39页 |
| ·比较实验与算法总结 | 第39-47页 |
| ·人脸确认阈值定义策略 | 第39-43页 |
| ·各种识别算法在人脸确认中的实验分析与比较 | 第43-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第四章 基于 Adaboost 的 SVM 特定人脸识别算法 | 第49-69页 |
| ·Adaboost 算法 | 第49-54页 |
| ·Boosting 方法 | 第49-50页 |
| ·Adaboost 训练方法 | 第50-54页 |
| ·采用 AdaBoost 对 SVM 分类器进行训练 | 第54-58页 |
| ·线性核函数 SVM 的实验分析与比较 | 第54-56页 |
| ·多项式核函数 SVM 的实验分析与比较 | 第56-57页 |
| ·径向基核函数 SVM 的实验分析与比较 | 第57-58页 |
| ·参数寻优方法 | 第58-64页 |
| ·常用参数寻优方法介绍 | 第58-63页 |
| ·参数调节性能的评价方法 | 第63-64页 |
| ·参数可变的 AdaBoost-SVM 识别算法 | 第64-67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 第五章 总结与展望 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 在学期间发表的论著及取得的科研成果 | 第75页 |