| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题的研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 课题的研究意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.4 人脸识别的技术难点 | 第15-16页 |
| 1.5 论文章节安排 | 第16-17页 |
| 第二章 基于向量模式的人脸识别算法 | 第17-35页 |
| 2.1 向量模式人脸识别算法介绍 | 第17-27页 |
| 2.1.1 主成分分析法 | 第17-19页 |
| 2.1.2 线性判别分析法 | 第19-20页 |
| 2.1.3 局部保留投影算法 | 第20-23页 |
| 2.1.4 岭回归算法 | 第23-26页 |
| 2.1.5 线性回归分类法 | 第26-27页 |
| 2.2 实验结果及分析 | 第27-34页 |
| 2.2.1 人脸图像数据库介绍 | 第27-29页 |
| 2.2.2 实验结果分析 | 第29-34页 |
| 2.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 基于张量模式的人脸识别算法 | 第35-54页 |
| 3.1 张量的基本定义及基础运算 | 第35-37页 |
| 3.2 张量模式人脸识别算法介绍 | 第37-47页 |
| 3.2.1 基于张量模式的主成分分析法 | 第38-42页 |
| 3.2.2 基于张量模式的线性判别分析法 | 第42-45页 |
| 3.2.3 基于张量模式的局部保留投影法 | 第45-47页 |
| 3.3 实验结果分析 | 第47-52页 |
| 3.4 本章小结 | 第52-54页 |
| 第四章 基于子张量模式的人脸识别算法 | 第54-81页 |
| 4.1 图像的局部区域划分方法 | 第54-56页 |
| 4.2 子张量模式人脸识别算法 | 第56-65页 |
| 4.2.1 基于子张量模式的主成分分析法 | 第56-59页 |
| 4.2.2 基于子张量模式的线性判别分析法 | 第59-63页 |
| 4.2.3 基于子张量模式的局部保留投影法 | 第63-65页 |
| 4.3 实验结果分析 | 第65-79页 |
| 4.3.1 ORL人脸图像数据库实验结果分析 | 第66-71页 |
| 4.3.2 Yale人脸图像数据库实验结果分析 | 第71-75页 |
| 4.3.3 Yale_B人脸图像数据库实验结果分析 | 第75-79页 |
| 4.4 本章小结 | 第79-81页 |
| 全文总结及展望 | 第81-85页 |
| 参考文献 | 第85-90页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第90-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |
| 附件 | 第92页 |