| 摘要 | 第2-3页 |
| abstract | 第3-4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-17页 |
| 1.1 维吾尔族人脸时别的研究意义和背景 | 第7-11页 |
| 1.1.1 研究维吾尔族人脸的背景 | 第7-8页 |
| 1.1.2 研究维吾尔族人脸的意义 | 第8-9页 |
| 1.1.3 政策因素 | 第9-10页 |
| 1.1.4 社会需求 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究综述及本人对综述的评价 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 测试平台 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容、研究中所要突破的难题 | 第13-15页 |
| 1.3.1 维吾尔族人脸识别流程 | 第13-14页 |
| 1.3.2 研究中所要突破的难题 | 第14-15页 |
| 1.4 各章节内容安排 | 第15-17页 |
| 第二章 维吾尔族人脸预处理 | 第17-28页 |
| 2.1 维吾尔族人脸图像介绍 | 第17-18页 |
| 2.2 人脸整体检测 | 第18-19页 |
| 2.3 图像的剪贴处理 | 第19-21页 |
| 2.4 维吾尔族人脸数据库 | 第21-28页 |
| 2.4.1 Yale人脸数据库 | 第21-22页 |
| 2.4.2 ORL人脸数据库 | 第22-23页 |
| 2.4.3 FERET人脸数据库 | 第23-25页 |
| 2.4.4 维吾尔族人脸数据库 | 第25-28页 |
| 第三章 基于Gabor新融合算法的维吾尔族人脸识别 | 第28-39页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 Gabor特征提取方法描述 | 第28-30页 |
| 3.3 非负矩阵算法描述 | 第30-31页 |
| 3.4 支持向量机分类的方法。 | 第31-33页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第33-38页 |
| 3.6 总结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于融合的单样本维吾尔族人脸识别 | 第39-49页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 算法描述 | 第39-43页 |
| 4.2.1 稀疏算法 | 第41页 |
| 4.2.2 鲁棒稀疏表示 | 第41-43页 |
| 4.3 改进CSLBP特征算法 | 第43-46页 |
| 4.3.1 K-邻近分类排序 | 第45页 |
| 4.3.2 分类器集成 | 第45-46页 |
| 4.4 实验 | 第46-48页 |
| 4.5 总结 | 第48-49页 |
| 第五章 总结和展望 | 第49-55页 |
| 5.1 界面展现 | 第49-53页 |
| 5.2 总结 | 第53页 |
| 5.3 展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 研究生期间发表论文和参加科研情况 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |