| 中文摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第10-12页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第12-14页 |
| 第2章 四元数理论基础 | 第14-20页 |
| 2.1 四元数基本概念 | 第14-15页 |
| 2.2 四元数矩阵运算 | 第15-17页 |
| 2.3 四元数矩阵正交特征向量求解 | 第17-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 基于线性变换的多模态生物识别技术 | 第20-33页 |
| 3.1 线性变换理论概述 | 第20-21页 |
| 3.2 四元数体上的主成分分析算法 | 第21-27页 |
| 3.2.1 四元数主成分分析算法原理 | 第21-23页 |
| 3.2.2 基于四元数PCA的多模态生物识别系统 | 第23-27页 |
| 3.3 四元数体上的Fisher判别分析算法 | 第27-31页 |
| 3.3.1 四元数Fisher判别分析算法原理 | 第28-29页 |
| 3.3.2 基于四元数FDA的多模态生物识别系统 | 第29-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-33页 |
| 第4章 基于非线性变换的多模态生物识别技术 | 第33-47页 |
| 4.1 非线性变换理论概述 | 第33-34页 |
| 4.2 四元数体上的核主成分分析算法 | 第34-39页 |
| 4.2.1 四元数核主成分分析算法原理 | 第34-35页 |
| 4.2.2 基于四元数KPCA的多模态生物识别系统 | 第35-39页 |
| 4.3 四元数体上的核Fisher判别分析算法 | 第39-45页 |
| 4.3.1 四元数核Fisher判别分析算法原理 | 第40-41页 |
| 4.3.2 基于四元数KFDA的多模态生物识别系统 | 第41-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-47页 |
| 第5章 基于流形学习的多模态生物识别技术 | 第47-61页 |
| 5.1 流形学习理论概述 | 第47页 |
| 5.2 四元数体上的局部保持投影算法 | 第47-53页 |
| 5.2.1 四元数局部保持投影算法原理 | 第48-49页 |
| 5.2.2 基于四元数LPP的多模态生物识别系统 | 第49-53页 |
| 5.3 四元数体上的判别局部保持投影算法 | 第53-59页 |
| 5.3.1 四元数判别局部保持投影算法原理 | 第53-55页 |
| 5.3.2 基于四元数DLPP的多模态生物识别系统 | 第55-59页 |
| 5.4 本章小节 | 第59-61页 |
| 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第69页 |
