| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-15页 |
| ·人脸图像识别研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| ·人脸图像识别研究的现状 | 第10-13页 |
| ·发展趋势 | 第13页 |
| ·论文结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 基于MATLAB的图像处理 | 第15-31页 |
| ·图像和数字图像 | 第15页 |
| ·图像的显示 | 第15-16页 |
| ·图像像素大小的改变 | 第16页 |
| ·图像类型的转换 | 第16-17页 |
| ·灰度图像 | 第16-17页 |
| ·索引图像 | 第17页 |
| ·图像的小波处理 | 第17-28页 |
| ·连续小波变换 | 第17-19页 |
| ·离散小波变换 | 第19-20页 |
| ·多分辨率分析 | 第20-23页 |
| ·Mallat算法 | 第23-28页 |
| ·图像的离散余弦变换 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于BP、LVQ与PNN神经网络的人脸图像识别的研究 | 第31-63页 |
| ·BP神经网络 | 第31-39页 |
| ·BP神经网络结构 | 第31-34页 |
| ·BP网络学习规则 | 第34-39页 |
| ·BP神经网络的人脸识别 | 第39-47页 |
| ·实验方案 | 第40-42页 |
| ·神经网络模型的建立 | 第42-44页 |
| ·MATLAB的仿真结果 | 第44-47页 |
| ·LVQ神经网络 | 第47-50页 |
| ·LVQ网络基本结构 | 第47-49页 |
| ·LVQ神经网络的学习算法 | 第49-50页 |
| ·LVQ神经网络的人脸识别 | 第50-54页 |
| ·PNN神经网络 | 第54-58页 |
| ·PNN的工作原理 | 第54-55页 |
| ·PNN神经网络的算法 | 第55-58页 |
| ·PNN神经网络的人脸识别 | 第58-61页 |
| ·结论 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第四章 小波神经网络在人脸图像识别中的应用 | 第63-75页 |
| ·小波神经网络 | 第63-65页 |
| ·小波神经网络的算法 | 第65-67页 |
| ·模型的建立 | 第67-68页 |
| ·仿真实验 | 第68-72页 |
| ·结论 | 第72-73页 |
| ·本章小结 | 第73-75页 |
| 第五章 总结与展望 | 第75-77页 |
| ·总结 | 第75-76页 |
| ·展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79-81页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第81页 |