| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·人脸识别研究概述 | 第8-12页 |
| ·人脸识别研究的历史及现状 | 第8-9页 |
| ·人脸识别研究的主要内容 | 第9页 |
| ·人脸识别研究中特征抽取及分类方法 | 第9-12页 |
| ·本文的主要工作及结构安排 | 第12-14页 |
| ·课题来源 | 第12页 |
| ·本文的主要工作 | 第12-13页 |
| ·本文的结构安排 | 第13-14页 |
| 2 典型相关分析用于人脸识别的算法原理 | 第14-20页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·典型相关分析概述 | 第14页 |
| ·典型相关分析的算法理论 | 第14-16页 |
| ·基本思想 | 第14-15页 |
| ·算法求解 | 第15-16页 |
| ·典型相关分析在人脸识别应用中小样本问题的讨论 | 第16页 |
| ·典型相关分析中特征融合策略及分类器设计 | 第16-18页 |
| ·特征融合策略 | 第17页 |
| ·分类器 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-20页 |
| 3 改进的典型相关分析及其在人脸识别中的应用 | 第20-31页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·典型相关分析(CCA) | 第20-21页 |
| ·广义典型相关分析(GCCA) | 第21页 |
| ·判别型典型相关分析(DCCA) | 第21-22页 |
| ·广义判别型典型相关分析(GDCCA) | 第22-25页 |
| ·准则函数的提出 | 第23-24页 |
| ·算法求解 | 第24页 |
| ·GDCCA应用于人脸识别的算法步骤 | 第24-25页 |
| ·实验结果与分析 | 第25-29页 |
| ·在ORL人脸库上的实验 | 第25-27页 |
| ·在Yale人脸库上的实验 | 第27-28页 |
| ·在AR人脸库上的实验 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 4 二维典型相关分析在人脸识别中的应用 | 第31-47页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·二维典型相关分析(2D-CCA) | 第31-33页 |
| ·基本思想 | 第32页 |
| ·算法求解 | 第32-33页 |
| ·2D-CCA应用于人脸识别的算法步骤 | 第33页 |
| ·一种改进的二维典型相关分析(改进的2D-CCA) | 第33-35页 |
| ·基本思想 | 第33-34页 |
| ·算法求解 | 第34页 |
| ·特征抽取与分类 | 第34页 |
| ·应用于人脸识别的算法步骤 | 第34-35页 |
| ·二维广义典型相关分析(2D-GCCA) | 第35-36页 |
| ·二维判别型典型相关分析(2D-DCCA) | 第36-38页 |
| ·准则函数的提出 | 第36-37页 |
| ·类内相关矩阵与类间相关矩阵 | 第37-38页 |
| ·算法求解 | 第38页 |
| ·二维广义判别型典型相关分析(2D-GDCCA) | 第38-39页 |
| ·准则函数的提出 | 第38-39页 |
| ·算法求解 | 第39页 |
| ·实验结果与分析 | 第39-45页 |
| ·在Yale人脸库上的实验 | 第40-41页 |
| ·在ORL人脸库上的实验 | 第41-43页 |
| ·在AR人脸库上的实验 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 5 总结与展望 | 第47-49页 |
| ·本文总结 | 第47页 |
| ·未来的工作 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 附录 | 第54页 |