| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-17页 |
| ·引言 | 第7-8页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-12页 |
| ·目标识别的应用与意义 | 第8-10页 |
| ·课题的研究背景 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·研究现状 | 第12-14页 |
| ·本文研究重点 | 第14-15页 |
| ·论文的内容安排 | 第15-17页 |
| 第二章 基于稀疏表示的目标识别方法 | 第17-27页 |
| ·稀疏表示理论 | 第17-20页 |
| ·稀疏表示理论概述 | 第17-18页 |
| ·压缩感知理论中的稀疏表示方法 | 第18-20页 |
| ·基于稀疏表示的目标识别算法 | 第20-25页 |
| ·基于稀疏表示的目标识别算法 | 第20-24页 |
| ·基于稀疏表示的识别方法对噪声的鲁棒性 | 第24-25页 |
| ·观测矩阵的设计 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于模板的稀疏表示的目标识别 | 第27-41页 |
| ·基于模板的稀疏表示的人脸识别 | 第27-28页 |
| ·基于模板的两级稀疏表示的交通标志识别 | 第28-32页 |
| ·基于模板的两级稀疏表示的交通标志识别的设计思路 | 第28-30页 |
| ·基于模板的稀疏表示的交通标志识别的算法实现 | 第30-32页 |
| ·GTSRB 数据库实验结果 | 第32-37页 |
| ·GTSRB 数据库简介 | 第32-33页 |
| ·GTSRB 数据库实验结果及分析 | 第33-37页 |
| ·实验总结与分析 | 第37-39页 |
| ·实验总结 | 第37-39页 |
| ·算法对不同目标的识别性能分析 | 第39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 基于结构稀疏的目标识别方法 | 第41-55页 |
| ·结构稀疏表示理论 | 第41-46页 |
| ·从稀疏表示到结构稀疏表示 | 第41-43页 |
| ·结构稀疏的凸优化求解 | 第43-46页 |
| ·基于结构稀疏表示的目标识别方法 | 第46-54页 |
| ·基于结构稀疏表示的目标识别原理 | 第46-49页 |
| ·基于结构稀疏表示的目标识别在人脸识别中的实验 | 第49-52页 |
| ·基于结构稀疏表示的目标识别在交通标志识别中的实验 | 第52-54页 |
| ·算法对不同目标的识别性能分析 | 第54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 硕士研究生期间的研究成果 | 第65-66页 |