| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-15页 |
| ·模式识别与生物特征识别 | 第7页 |
| ·模式识别系统 | 第7-8页 |
| ·人脸识别研究的介绍 | 第8-9页 |
| ·人脸识别方法 | 第9-15页 |
| ·人脸识别系统的组成 | 第9-10页 |
| ·人脸识别方法 | 第10-12页 |
| ·人脸识别常用数据库及评价 | 第12-13页 |
| ·本文研究工作及安排 | 第13-15页 |
| 2 特征提取 | 第15-37页 |
| ·基本概念 | 第15-17页 |
| ·散布矩阵以及性质 | 第15-16页 |
| ·矩阵的奇异值分解(Singular Value Decomposition, SVD) | 第16-17页 |
| ·广义特征值问题 | 第17页 |
| ·矩阵的QR分解 | 第17页 |
| ·主成分分析(Principal Component Analysis, PCA) | 第17-19页 |
| ·Fisher线性鉴别分析 | 第19-21页 |
| ·经典Fisher鉴别分析 | 第19页 |
| ·F-S鉴别分析 | 第19-20页 |
| ·统计不相关鉴别分析 | 第20页 |
| ·Fisherface方法(PCA+LDA) | 第20-21页 |
| ·2DPCA | 第21-23页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·二维主成分分析(2DPCA)的思想和方法 | 第21-23页 |
| ·特征提取 | 第23页 |
| ·基于2DPCA的图像重构 | 第23页 |
| ·核方法 | 第23-30页 |
| ·核技术 | 第24页 |
| ·核函数方法 | 第24-30页 |
| ·实验 | 第30-36页 |
| ·常用分类器的介绍 | 第30-32页 |
| ·常用人脸库介绍 | 第32-33页 |
| ·实验 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 3 变形人脸识别 | 第37-48页 |
| ·数字图像处理概述 | 第37-38页 |
| ·位图(Bitmap) | 第38-40页 |
| ·图像和调色板 | 第38-40页 |
| ·BMP位图格式简介 | 第40页 |
| ·图像变换在人脸识别中的应用 | 第40-46页 |
| ·实验 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 4 一种新的 Fisher线性鉴别函数形式 | 第48-53页 |
| ·Fisher鉴别函数的新形式 | 第48-50页 |
| ·新形式鉴别函数下的特征向量集 | 第50页 |
| ·基于广义特征值分解的鉴别向量集 | 第50页 |
| ·基于QR分解的鉴别向量集 | 第50页 |
| ·实验 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 5 基于最近邻线的一种新的分类器设计 | 第53-58页 |
| ·简介 | 第53页 |
| ·基于NFL的推广(可调参数的NFL) | 第53-56页 |
| ·最近邻特征线段(nearest feature line segment,NFLS) | 第53-55页 |
| ·带参数的可调最近邻特征线段(nearest feature line segment with parameter,NFLSP) | 第55-56页 |
| ·实验 | 第56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 6 总结与展望 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
