| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 1 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 人脸识别系统 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 本文主要研究内容及创新点 | 第14-15页 |
| 1.5 论文结构 | 第15-17页 |
| 2 基本理论介绍 | 第17-29页 |
| 2.1 人脸特征类型介绍 | 第17-19页 |
| 2.2 人脸识别中特征提取/选择算法 | 第19-25页 |
| 2.2.1 基于知识的特征提取方法 | 第21页 |
| 2.2.2 基于统计的特征提取方法 | 第21-25页 |
| 2.2.2.1 线性方法 | 第22-23页 |
| 2.2.2.2 非线性方法 | 第23-25页 |
| 2.3 二维离散分数阶傅里叶变换 (2D-FRFT) | 第25-26页 |
| 2.4 基于稀疏表示的人脸识别方法 | 第26-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 基于分数阶域幅度特征空间的人脸识别方法 | 第29-43页 |
| 3.1 基于稀疏 PCA 算法的分数阶域幅度特征提取方法 | 第29-33页 |
| 3.2 基于分数阶域幅度特征空间的人脸识别方法 | 第33-36页 |
| 3.2.1 基于分数阶域幅度特征的稀疏表示人脸方法 (FRFT-SRC) | 第33-34页 |
| 3.2.2 基于分数阶域幅度特征的可压缩条件字典的计算 | 第34-36页 |
| 3.3 仿真实验部分 | 第36-41页 |
| 3.3.1 测试图像无阻塞时 (无饰物或者腐败) 的人脸识别性能评估 | 第37-39页 |
| 3.3.2 测试的人脸图像阻塞情况下的人脸识别仿真实验 | 第39-41页 |
| 3.4 仿真结果分析 | 第41-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 4 基于分数阶域相位域特征空间的人脸识别方法 | 第43-57页 |
| 4.1 基于多阶次 FRFT 相位角域信息的局部异或模式 | 第44-48页 |
| 4.2 基于 FRFT-LXORP 算法的区域块特征提取方法 | 第48-50页 |
| 4.3 仿真结果 | 第50-55页 |
| 4.3.1 数据库和仿真条件介绍 | 第50-51页 |
| 4.3.2 FRFT-LXORP 中参数对识别性能的影响 | 第51-54页 |
| 4.3.3 基于 FRFT 相位角特征的 LXORP 算法的性能比较 | 第54-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-57页 |
| 5 多域特征提取和决策层融合的人脸识别方法 | 第57-63页 |
| 5.1 基于分数阶域幅度特征空间的特征提取模型 | 第57-58页 |
| 5.2 基于分数阶域相位角特征空间的特征提取模型 | 第58页 |
| 5.3 基于分数阶域实部和虚部域的特征提取模型 | 第58-59页 |
| 5.4 基于多域特征提取和决策层融合的人脸识别步骤 | 第59-60页 |
| 5.5 仿真实验部分 | 第60-62页 |
| 5.6 本章总结 | 第62-63页 |
| 6 总结与展望 | 第63-66页 |
| 6.1 总结 | 第63-64页 |
| 6.2 展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 个人简历、在读期间发表的学术论文与研究成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
