| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状和发展趋势 | 第10-12页 |
| 1.3 人脸识别与分类方法 | 第12-16页 |
| 1.3.1 人脸识别方法归纳 | 第12-15页 |
| 1.3.2 距离分类方法 | 第15-16页 |
| 1.4 本文研究的主要内容和安排 | 第16-18页 |
| 第二章 稀疏表示分类方法 | 第18-31页 |
| 2.1 稀疏表示基础 | 第18-23页 |
| 2.1.1 稀疏表示概念 | 第18-19页 |
| 2.1.2 稀疏重建 | 第19-21页 |
| 2.1.3 L0最小化问题 | 第21-23页 |
| 2.1.4 过完备字典 | 第23页 |
| 2.2 稀疏表示人脸识别 | 第23-30页 |
| 2.2.1 数据降维 | 第24-25页 |
| 2.2.2 SRC人脸识别 | 第25-28页 |
| 2.2.3 SRC人脸识别的改进 | 第28-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 字典训练方法 | 第31-44页 |
| 3.1 字典方法概述 | 第31-32页 |
| 3.2 基于Fisher判别准则的稀疏表示分类方法 | 第32-36页 |
| 3.2.1 Fisher判别字典训练 | 第32-35页 |
| 3.2.2 字典训练过程 | 第35-36页 |
| 3.2.3 基于Fisher判别的稀疏表示分类算法 | 第36页 |
| 3.3 基于Metaface的字典训练方法 | 第36-38页 |
| 3.4 实验结果 | 第38-42页 |
| 3.4.1 收敛性分析 | 第38-41页 |
| 3.4.1.1 Fisher字典训练的收敛性 | 第38-40页 |
| 3.4.1.2 Metaface训练的收敛性 | 第40-41页 |
| 3.4.2 识别率分析 | 第41-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 改进的稀疏表示人脸识别算法 | 第44-63页 |
| 4.1 算法思想 | 第44页 |
| 4.2 无训练字典的稀疏表示人脸识别算法 | 第44-49页 |
| 4.2.1 系数的判别性 | 第45页 |
| 4.2.2 改进的稀疏表示分类算法 | 第45-47页 |
| 4.2.3 实验结果 | 第47-49页 |
| 4.3 训练字典的稀疏表示分类算法 | 第49-61页 |
| 4.3.1 训练字典的稀疏表示人脸识别 | 第50-51页 |
| 4.3.2 改进的字典训练 | 第51-52页 |
| 4.3.3 字典训练的优化 | 第52-53页 |
| 4.3.4 闭形解 | 第53-55页 |
| 4.3.4.1 稀疏编码过程 | 第53-54页 |
| 4.3.4.2 字典更新阶段 | 第54-55页 |
| 4.3.5 改进字典的稀疏表示分类 | 第55-57页 |
| 4.3.6 实验结果 | 第57-61页 |
| 4.3.6.1 分类性能 | 第57-61页 |
| 4.3.6.2 计算时间 | 第61页 |
| 4.4 本章小结 | 第61-63页 |
| 第五章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 本文总结 | 第63页 |
| 5.2 展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |