| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 人脸识别研究的意义 | 第11-12页 |
| 1.2 人脸识别研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文研究工作 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第15-17页 |
| 2 一种基于低秩恢复稀疏表示分类器的人脸识别方法 | 第17-27页 |
| 2.1 稀疏表示(SRC)算法 | 第17-19页 |
| 2.2 扩展稀疏表示(ESRC)算法 | 第19-20页 |
| 2.3 低秩恢复稀疏表示(LR_SRC)算法 | 第20-23页 |
| 2.4 实验 | 第23-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-27页 |
| 3 基于 Gabor 低秩恢复稀疏表示分类的人脸图像识别方法 | 第27-37页 |
| 3.1 Gabor+LR_SRC 算法提出的过程 | 第27-28页 |
| 3.2 Gabor+LR_SRC 算法实现 | 第28-30页 |
| 3.3 实验 | 第30-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-37页 |
| 4 基于图正规则化低秩恢复稀疏表示的人脸识别方法 | 第37-49页 |
| 4.1 低秩矩阵恢复(LRR)算法 | 第37-38页 |
| 4.2 基于图正规则化低秩恢复稀疏表示(GLRSRR_SRC)算法 | 第38-40页 |
| 4.3 最优化求解过程 | 第40-44页 |
| 4.4 实验 | 第44-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 5 总结与展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第57-58页 |