| 中文摘要 | 第1-10页 |
| 英文摘要 | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-22页 |
| ·论文背景 | 第13-15页 |
| ·问题的提出 | 第13页 |
| ·人脸识别的应用 | 第13-15页 |
| ·人脸识别相关技术 | 第15-20页 |
| ·人脸定位和检测 | 第15页 |
| ·人脸特征抽取 | 第15-20页 |
| ·各章内容安排 | 第20-22页 |
| 第二章 基于二阶特征脸和核主成分分析的人脸识别方法 | 第22-31页 |
| ·引言 | 第22-23页 |
| ·主成分分析及二阶特征脸 | 第23-24页 |
| ·主成分分析 | 第23-24页 |
| ·二阶特征脸 | 第24页 |
| ·核主成分分析 | 第24-26页 |
| ·特征组合 | 第26-27页 |
| ·实验及结果分析 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 一种新的核广义鉴别特征抽取方法 | 第31-44页 |
| ·引言 | 第31-32页 |
| ·核线性鉴别分析 | 第32-34页 |
| ·广义的核鉴别分析特征抽取 | 第34-41页 |
| ·广义的核鉴别分析模型 | 第34-35页 |
| ·本文求解方法 | 第35-41页 |
| ·特征抽取 | 第41页 |
| ·实验与结果 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于图像矩阵的特征抽取方法研究 | 第44-55页 |
| ·引言 | 第44-45页 |
| ·基于图像并行融合特征的人脸识别方法 | 第45-50页 |
| ·二维主成分分析 | 第45-46页 |
| ·两种图像并行特征 | 第46-47页 |
| ·图像并行融合特征抽取 | 第47-49页 |
| ·实验结果及分析 | 第49-50页 |
| ·二维特征抽取框架 | 第50-54页 |
| ·二维特征抽取方法 | 第50-51页 |
| ·二维特征抽取框架 | 第51-52页 |
| ·实验与结果 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 基于协同学的人脸分类集成 | 第55-62页 |
| ·引言 | 第55-56页 |
| ·核主成分特征抽取 | 第56页 |
| ·协同分类集成 | 第56-58页 |
| ·协同模式识别 | 第56-57页 |
| ·分类集成方法 | 第57-58页 |
| ·实验与结果 | 第58-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 结束语 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 附录 硕士期间完成的论文情况 | 第71页 |