| 中文摘要 | 第1-7页 |
| 英文摘要 | 第7-12页 |
| 1 绪论 | 第12-28页 |
| ·引言 | 第12页 |
| ·人脸识别的研究意义 | 第12-13页 |
| ·人脸识别的主要内容和技术困难 | 第13-14页 |
| ·人脸识别的研究现状 | 第14-24页 |
| ·基于几何特征的人脸识别 | 第15-16页 |
| ·基于子空间分析的人脸识别 | 第16-21页 |
| ·基于弹性图匹配的人脸识别 | 第21-22页 |
| ·基于三维模型的人脸识别 | 第22-23页 |
| ·国内人脸识别研究现状 | 第23-24页 |
| ·小结 | 第24页 |
| ·论文的主要工作和创新点 | 第24-26页 |
| ·论文的章节安排 | 第26-28页 |
| 2 随机采样子空间保局投影人脸识别 | 第28-46页 |
| ·引言 | 第28-29页 |
| ·主成分分析 | 第29-30页 |
| ·线性鉴别分析 | 第30-32页 |
| ·保局投影 | 第32-37页 |
| ·保局投影的基本原理 | 第32页 |
| ·保局投影算法 | 第32-33页 |
| ·LPP 算法保局特性的验证 | 第33-34页 |
| ·LPP 与PCA、LDA 的关系 | 第34-37页 |
| ·随机子空间方法 | 第37-39页 |
| ·随机采样子空间保局投影 | 第39-41页 |
| ·实验结果与分析 | 第41-45页 |
| ·RSSLPP 算法参数选择 | 第43-44页 |
| ·RSSLPP 算法分类识别性能 | 第44页 |
| ·分类识别性能比较 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 3 保局鉴别分析人脸识别方法 | 第46-61页 |
| ·引言 | 第46-47页 |
| ·鉴别保局投影 | 第47-51页 |
| ·人脸差分模型 | 第47-48页 |
| ·DLPP 算法 | 第48-51页 |
| ·局部敏感鉴别分析 | 第51-53页 |
| ·零空间鉴别保局投影 | 第53-54页 |
| ·实验结果与分析 | 第54-59页 |
| ·实验一：人造数据实验 | 第56-57页 |
| ·实验二：人脸数据库实验 | 第57-59页 |
| ·实验分析 | 第59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 4 零空间保局鉴别分析 Bagging 融合方法 | 第61-78页 |
| ·引言 | 第61-62页 |
| ·基于 Bagging 的分类器融合 | 第62-64页 |
| ·零空间保局鉴别分析 | 第64-67页 |
| ·零空间保局鉴别分析的 Bagging 融合 | 第67-70页 |
| ·实验结果与分析 | 第70-76页 |
| ·NLPDA、DLPP 和Fisherfaces 方法的性能比较 | 第72-73页 |
| ·BagNLPDA 的人脸识别性能 | 第73-75页 |
| ·BagNLPDA 方法和NLPDA、DLPP、Fisherfaces 方法的性能比较 | 第75-76页 |
| ·本章小结 | 第76-78页 |
| 5 完备鉴别保局投影人脸识别方法 | 第78-90页 |
| ·引言 | 第78-79页 |
| ·保局子空间中鉴别信息的分布 | 第79-82页 |
| ·Fukunaga-Koontz 变换 | 第79页 |
| ·保局子空间的划分 | 第79-81页 |
| ·各子空间鉴别信息的分布 | 第81-82页 |
| ·完备鉴别保局投影 | 第82-86页 |
| ·两种鉴别特征的提取 | 第83-84页 |
| ·鉴别特征的融合 | 第84-85页 |
| ·基于CDLPP 的人脸识别算法 | 第85-86页 |
| ·实验结果及分析 | 第86-89页 |
| ·CDLPP 算法保局参数选择 | 第86-87页 |
| ·CDLPP 算法识别精度与特征维度的关系 | 第87-88页 |
| ·人脸识别性能比较实验 | 第88-89页 |
| ·本章小结 | 第89-90页 |
| 6 全文总结及展望 | 第90-93页 |
| ·全文工作总结 | 第90-92页 |
| ·工作展望 | 第92-93页 |
| 致谢 | 第93-94页 |
| 参考文献 | 第94-102页 |
| 附录 | 第102-105页 |
| A. 作者在攻读博士学位期间已发表或已录用的论文目录 | 第102-103页 |
| B. 作者在攻读博士学位期间取得的科研成果目录 | 第103页 |
| C. 作者在攻读博士学位期间参加的科研项目目录 | 第103-105页 |
