| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 研究现状及技术难点 | 第9-13页 |
| 1.2.1 研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.2 技术难点 | 第12-13页 |
| 1.3 本文主要研究内容与组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 基本理论 | 第15-27页 |
| 2.1 人脸识别一般流程 | 第15-19页 |
| 2.1.1 人脸检测与对齐 | 第15-17页 |
| 2.1.2 图像预处理 | 第17页 |
| 2.1.3 特征提取 | 第17-18页 |
| 2.1.4 特征分类 | 第18-19页 |
| 2.2 基于稀疏表示的人脸识别 | 第19-26页 |
| 2.2.1 稀疏表示人脸识别模型 | 第19-21页 |
| 2.2.2 稀疏表示的经典字典学习 | 第21-22页 |
| 2.2.3 共同-特别字典学习 | 第22-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于共同-特别字典的局部约束稀疏表示人脸识别 | 第27-41页 |
| 3.1 局部约束的稀疏表示人脸识别 | 第28-29页 |
| 3.2 基于共同-特别字典的局部约束稀疏表示人脸识别算法 | 第29-32页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第32-39页 |
| 3.3.1 Extended Yale B人脸数据库上的实验 | 第33-35页 |
| 3.3.2 AR人脸数据库上的实验 | 第35-37页 |
| 3.3.3 ORL人脸数据库上的实验 | 第37-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 基于共同-特别字典的加权分组稀疏表示人脸识别 | 第41-52页 |
| 4.1 分组稀疏表示的人脸识别 | 第42-44页 |
| 4.2 基于共同-特别字典的加权分组稀疏表示人脸识别算法 | 第44-47页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第47-51页 |
| 4.3.1 实验结果 | 第47-50页 |
| 4.3.2 实验分析 | 第50-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 论文总结 | 第52-53页 |
| 5.2 研究展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第60页 |
