| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-27页 |
| ·研究背景 | 第11-16页 |
| ·人脸识别技术的简单介绍 | 第16-23页 |
| ·人脸识别的优点和主要用途 | 第17-18页 |
| ·人脸识别的分类 | 第18-19页 |
| ·人脸识别的性能 | 第19-20页 |
| ·人脸自动识别系统 | 第20-23页 |
| ·仿生模式识别的简单介绍 | 第23-25页 |
| ·论文的主要工作与内容安排 | 第25-26页 |
| ·论文的创新点 | 第26-27页 |
| 第二章 人工神经网络的几何分析及其理论 | 第27-37页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·神经元的多维空间几何对应 | 第27-36页 |
| ·多层感知器的拓扑结构 | 第28-29页 |
| ·RBF神经网络的神经元 | 第29-31页 |
| ·DBF神经网络的神经元 | 第31-33页 |
| ·多权值神经元 | 第33-35页 |
| ·其它类型的神经元 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 仿生模式识别中的高维空间几何理论研究及其应用 | 第37-55页 |
| ·模式识别中的主元分析方法(PCA) | 第37-40页 |
| ·高维空间中的低维流形性质 | 第40-45页 |
| ·低维子流形和高维空间的关系 | 第45-51页 |
| ·人脸除光照阴影实验 | 第45-48页 |
| ·理论证明 | 第48-51页 |
| ·基于拓扑流形的PCA人脸识别算法研究 | 第51-54页 |
| ·识别算法 | 第51-52页 |
| ·实验结果 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 超香肠神经网络几何性质及其在人脸识别中的应用 | 第55-67页 |
| ·超香肠神经网络简介 | 第55-62页 |
| ·超香肠神经网络的模型 | 第55-56页 |
| ·超香肠神经元 | 第56-57页 |
| ·超香肠神经元几何理论 | 第57-62页 |
| ·超香肠神经网络训练算法 | 第62-64页 |
| ·基础知识 | 第62-63页 |
| ·取得超香肠神经元网络合理结构的策略 | 第63-64页 |
| ·决定各类样本的判决门限 | 第64页 |
| ·识别 | 第64页 |
| ·实验结果与分析 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 人脸识别的最小覆盖球算法 | 第67-77页 |
| ·最小球覆盖问题 | 第67-68页 |
| ·最小覆盖球的基本概念与性质 | 第68-71页 |
| ·最小覆盖球分类算法 | 第71-73页 |
| ·最小球覆盖算法的可行性论证 | 第73-74页 |
| ·最小球分类定理: | 第73-74页 |
| ·最小球覆盖问题是非NP问题 | 第74页 |
| ·实验结果与分析 | 第74-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 第六章 总结与展望 | 第77-79页 |
| ·总结 | 第77页 |
| ·展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文目录 | 第88-89页 |