| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 序 | 第9-12页 |
| 1 综述 | 第12-28页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·国内外研究进展 | 第12-13页 |
| ·存在的主要问题及发展趋势 | 第13-14页 |
| ·课题相关的研究方法概述 | 第14-24页 |
| ·人脸识别算法 | 第14-21页 |
| ·聚类算法 | 第21-24页 |
| ·国内外可用于研究的人脸数据库 | 第24-25页 |
| ·本论文的研究内容 | 第25-26页 |
| ·本论文各章内容的安排 | 第26-28页 |
| 2 大规模数据库下子空间分析系列算法的性能研究 | 第28-46页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·子空间分析系列算法 | 第28-37页 |
| ·线性子空间分析算法 | 第28-33页 |
| ·基于核的非线性子空间分析算法 | 第33-37页 |
| ·实验与结果分析 | 第37-45页 |
| ·人脸库 | 第38页 |
| ·实验描述 | 第38-40页 |
| ·结果与分析 | 第40-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 3 基于有监督多尺度核局部保持投影的人脸特征提取算法 | 第46-58页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·基于有监督多尺度核局部保持投影的人脸特征提取算法 | 第46-54页 |
| ·Gabor特征提取 | 第47-50页 |
| ·双向二维主分量分析 | 第50-52页 |
| ·基于核的有监督局部保持投影算法 | 第52-53页 |
| ·算法小结 | 第53-54页 |
| ·实验及结果分析 | 第54-56页 |
| ·人脸库 | 第54页 |
| ·实验描述 | 第54-55页 |
| ·结果与分析 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 4 基于动态聚类的大规模人脸库快速检索算法 | 第58-70页 |
| ·引言 | 第58页 |
| ·基于动态聚类的大规模人脸库快速检索算法 | 第58-64页 |
| ·基于有监督多尺度核局部保持投影的人脸特征提取算法 | 第59-62页 |
| ·基于优化K均值聚类的图像索引 | 第62-63页 |
| ·基于最近邻的两层搜索模型 | 第63-64页 |
| ·实验与结果分析 | 第64-68页 |
| ·人脸库 | 第64页 |
| ·实验描述 | 第64-65页 |
| ·结果与分析 | 第65-68页 |
| ·本章小结 | 第68-70页 |
| 5 基于大规模数据库的人脸识别系统的设计与实现 | 第70-86页 |
| ·引言 | 第70页 |
| ·基于大规模数据库的人脸识别系统的设计 | 第70-73页 |
| ·系统的总体流程图 | 第70-71页 |
| ·各功能模块的设计 | 第71-73页 |
| ·基于大规模数据库的人脸识别系统的实现 | 第73-85页 |
| ·系统实现平台 | 第73-74页 |
| ·系统的主界面 | 第74-75页 |
| ·系统各功能模块的实现 | 第75-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 6 结论 | 第86-88页 |
| ·本文工作总结 | 第86-87页 |
| ·未来工作展望 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-94页 |
| 作者简历 | 第94-98页 |
| 学位论文数据集 | 第98页 |
