| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-13页 |
| ·研究的背景和意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-11页 |
| ·人脸识别的研究进展 | 第8-10页 |
| ·人脸识别的主要研究方法 | 第10-11页 |
| ·本文的研究内容 | 第11页 |
| ·本文的内容安排 | 第11-12页 |
| ·本章小结 | 第12-13页 |
| 第2章 Gabor 滤波器和特征提取与分类 | 第13-32页 |
| ·Gabor 滤波器 | 第13-19页 |
| ·Gabor 滤波器的原理 | 第13-15页 |
| ·Gabor 滤波器频谱图 | 第15-16页 |
| ·Gabor 滤波器对人脸图像进行滤波 | 第16-19页 |
| ·主成分分析法方法 | 第19-25页 |
| ·线性判别方法基本概念 | 第19-20页 |
| ·K-L 变换 | 第20-21页 |
| ·基于主成分分析方法的人脸识别实验及分析 | 第21-24页 |
| ·主成分分析方法的改进方向 | 第24-25页 |
| ·线性判别分析方法 | 第25-31页 |
| ·Fisher 线性判别准则分析 | 第25-27页 |
| ·拉格朗日法求解投影空间 | 第27-28页 |
| ·多类问题的 Fisher 线性判别分析 | 第28-30页 |
| ·基于线性判别分析的人脸特征提取 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 人脸检测 | 第32-40页 |
| ·色彩空间 | 第32-33页 |
| ·人脸肤色的相似度计算 | 第33-36页 |
| ·人脸定位系统功能模块 | 第36-37页 |
| ·人脸定位系统实现方法 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 人脸识别 | 第40-65页 |
| ·神经网络 | 第40-46页 |
| ·神经网络概述 | 第40-46页 |
| ·径向基神经网络 | 第46-50页 |
| ·径向基神经网络概述 | 第46-47页 |
| ·径向基神经网络的设计 | 第47-50页 |
| ·径向基神经网络分类特性分析 | 第50页 |
| ·同源同类事物连通本性的模式分类神经网络模型 | 第50-53页 |
| ·同类事物的连通性 | 第50-51页 |
| ·同类事物连通通路、方向的确定 | 第51-52页 |
| ·基于同源同类事物连通本性的模式识别神经网络分类器设计 | 第52-53页 |
| ·二维主分量分析及二维线性鉴别分析人脸识别 | 第53-58页 |
| ·二维主分量分析算法原理 | 第53-55页 |
| ·二维线性鉴别分析算法原理 | 第55-56页 |
| ·二维主成分分析、二维线性鉴别分析的人脸识别流程 | 第56-57页 |
| ·二维主成分分析、二维线性鉴别分析实验及结果分析 | 第57-58页 |
| ·多方法融合的人脸识别算法设计 | 第58-64页 |
| ·人脸识别算法步骤 | 第58页 |
| ·人脸图像滤波 | 第58-60页 |
| ·人脸图像类内类间距主成分投影的特征提取方法 | 第60-61页 |
| ·可变聚类中心的径向基神经网络的分类算法设计 | 第61-62页 |
| ·实验过程流程图 | 第62-63页 |
| ·实验结果及分析 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第5章 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·论文总结 | 第65页 |
| ·工作展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |