| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 人脸识别的研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 人脸识别的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 人脸识别的框架 | 第13-17页 |
| 1.3.1 人脸检测与定位 | 第13-14页 |
| 1.3.2 人脸图像预处理 | 第14页 |
| 1.3.3 人脸特征提取 | 第14-16页 |
| 1.3.4 匹配识别 | 第16-17页 |
| 1.4 论文目标及结构安排 | 第17-18页 |
| 第2章 稀疏表示的基本理论 | 第18-28页 |
| 2.1 图像的稀疏表示理论 | 第18-24页 |
| 2.1.1 稀疏表示模型 | 第19-20页 |
| 2.1.2 稀疏表示求解算法 | 第20-23页 |
| 2.1.3 字典构造 | 第23-24页 |
| 2.2 核稀疏表示算法 | 第24-27页 |
| 2.2.1 核方法的基本概念 | 第24-26页 |
| 2.2.2 核稀疏表示模型 | 第26-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于对称 Gabor 特征和稀疏表示的人脸识别算法 | 第28-43页 |
| 3.1 引言 | 第28-30页 |
| 3.2 Gabor 特征提取 | 第30-31页 |
| 3.3 基于稀疏表示的人脸识别 | 第31-33页 |
| 3.4 基于对称 Gabor 特征和稀疏表示的人脸识别方法 | 第33-35页 |
| 3.5 实验分析 | 第35-42页 |
| 3.5.1 人脸数据库介绍 | 第35-37页 |
| 3.5.2 参数分析 | 第37-39页 |
| 3.5.3 算法性能分析 | 第39-42页 |
| 3.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于 Gabor 特征和核稀疏表示的人脸识别算法 | 第43-60页 |
| 4.1 引言 | 第43-44页 |
| 4.2 多核学习 | 第44-46页 |
| 4.3 基于核稀疏表示的人脸识别 | 第46-48页 |
| 4.4 基于 Gabor 特征和核稀疏表示的人脸识别方法 | 第48-49页 |
| 4.5 实验分析 | 第49-58页 |
| 4.5.1 参数讨论 | 第50-52页 |
| 4.5.2 无遮挡人脸识别的性能分析 | 第52-53页 |
| 4.5.3 带遮挡人脸识别性能分析 | 第53-56页 |
| 4.5.4 基于对称 Gabor 特征和核稀疏表示的人脸识别算法性能分析 | 第56-58页 |
| 4.6 本章小结 | 第58-60页 |
| 总结与展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第70页 |
