英文縮寫表
第一章 緒論
1.1 人臉識別的研究背景和意義
1.2 人臉識別的發(fā)展與現(xiàn)狀
1.3 人臉檢測
1.3.1 基于知識的方法
1.3.2 基于學(xué)習(xí)的方法
1.4 小樣本情況下的人臉特征抽取算法
1.4.1 基于直觀特征的特征抽取算法
1.4.2 基于人臉的代數(shù)特征的特征抽取算法
1.5 人臉識別方法
1.6 本書研究工作概述
1.7 本書內(nèi)容安排
第2章 基于間距準(zhǔn)則的鑒別保局投影算法
2.1 引言
2.2 PCA算法、LDA算法、MMC算法和DLPP算法
2.2.1 PCA算法
2.2.2 LDA算法和MMC算法
2.2.3 DLPP算法
2.3 DLPP/MMC算法的目標(biāo)函數(shù)
2.4 求解DLPP/MMC的高效算法
2.5 DLPP/MMC算法的理論分析
2.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
2.6.1 實(shí)驗(yàn)中所用的數(shù)據(jù)庫
2.6.2 人臉識別實(shí)驗(yàn)
2.7 本章小結(jié)
第3章 鑒別保局投影算法的改進(jìn)
3.1 引言
3.2 正交的完備鑒別保局投影（OCDLPP）算法
3.2.1 OCDLPP的理論推導(dǎo)
3.2.2 求解OCDLPP的高效算法
3.2.3 與相關(guān)算法的聯(lián)系
3.2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
3.3 正則化廣義鑒別保局投影（RGDLPP）算法
3.3.1 RGDLPP算法的理論推導(dǎo)
3.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
3.4 快速的完備鑒別保局投影（FCDLPP）算法
3.4.1 完備的鑒別保局投影（CDLPP）算法
3.4.2 FCDLPP算法的求解過程
3.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
3.5 本章小結(jié)
第4章 小樣本情況下基于核化圖嵌入的鑒別分析
4.1 引言
4.2 相關(guān)的算法
4.2.1 核主成分分析
4.2.2 核化圖嵌入框架
4.3 核化圖嵌入算法的本質(zhì)
4.4 完備的核化圖嵌入算法
4.4.1 有效鑒別矢量的組成
4.4.2 鑒別準(zhǔn)則
4.4.3 本章算法的流程
4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
4.6 本章小結(jié)
第5章 鑒別稀疏鄰域保持嵌入算法
5.1 引言
5.2 相關(guān)的算法
5.2.1 近鄰保持嵌入算法
5.2.2 稀疏表示
5.2.3 稀疏保持投影
5.3 鑒別稀疏鄰域保持嵌入
5.3.1 類間近鄰散度
5.3.2 類內(nèi)近鄰散度
5.3.3 DSNPE算法
5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
5.4.1 基于DSNPE算法的人臉表示
5.4.2 DSNPE算法的人臉識別性能
5.5 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)