| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第16-23页 |
| 1.1 人脸识别的概念与研究意义 | 第16-18页 |
| 1.2 人脸识别国内外研究现状 | 第18-20页 |
| 1.3 论文的主要内容和安排 | 第20-23页 |
| 2 基于LP范数约束的PCA特征提取算法 | 第23-36页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 主成分分析 | 第23-25页 |
| 2.3 基于LP范数约束下的最大化L1范数主成分分析 | 第25-28页 |
| 2.4 基于LP范数约束的PCA特征提取算法 | 第28-32页 |
| 2.5 实验与分析 | 第32-35页 |
| 2.6 小结 | 第35-36页 |
| 3 基于LP范数约束的(2D)~2PCA特征提取算法 | 第36-48页 |
| 3.1 引言 | 第36页 |
| 3.2 (2D)~2PCA-L1 | 第36-37页 |
| 3.3 (2D)~2PCA-LP算法 | 第37-40页 |
| 3.4 分类方法与图像重建 | 第40-41页 |
| 3.5 实验与分析 | 第41-47页 |
| 3.6 小结 | 第47-48页 |
| 4 LP范数的样本对加权的(2D)~2PCA特征提取算法 | 第48-60页 |
| 4.1 引言 | 第48页 |
| 4.2 相关工作 | 第48-49页 |
| 4.3 基于LP范数约束的样本对加权的(2D)~2PCA算法 | 第49-53页 |
| 4.4 图像重建 | 第53页 |
| 4.5 实验与分析 | 第53-59页 |
| 4.6 小结 | 第59-60页 |
| 5 人脸识别系统的设计与实现 | 第60-67页 |
| 5.1 系统概述 | 第60页 |
| 5.2 系统平台 | 第60页 |
| 5.3 系统结构 | 第60-63页 |
| 5.4 系统界面 | 第63-66页 |
| 5.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 6 总结与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 主要研究成果 | 第67-68页 |
| 6.2 研究展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 作者简历 | 第74-76页 |
| 学位论文数据集 | 第76页 |
