| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·论文背景及研究意义 | 第11-14页 |
| ·人脸识别门禁考勤系统的现状 | 第14-15页 |
| ·论文的研究内容 | 第15-16页 |
| ·论文的组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 门禁考勤系统中人脸识别的基本问题 | 第17-30页 |
| ·引言 | 第17-19页 |
| ·人脸识别技术的基本知识 | 第19-28页 |
| ·人脸检测的基本算法 | 第19-22页 |
| ·人脸识别的基本算法 | 第22-25页 |
| ·标准人脸数据集 | 第25-28页 |
| ·人脸识别门禁考勤系统中研究的难点 | 第28-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 第3章 分块弹性重构和LDA融合的人脸识别方法 | 第30-44页 |
| ·引言 | 第30-31页 |
| ·局部信息提取 | 第31-34页 |
| ·子模块的划分 | 第31-32页 |
| ·图像区域重构的均值误差 | 第32-33页 |
| ·本征脸 | 第33页 |
| ·重构均值误差 | 第33-34页 |
| ·全局信息提取 | 第34-35页 |
| ·线性判别分析方法 | 第34-35页 |
| ·本文人脸图像特征提取及分类方法 | 第35-37页 |
| ·实验结果 | 第37-43页 |
| ·人脸图像数据集 | 第37-38页 |
| ·实验参数选取及结果表示 | 第38页 |
| ·实验结果与分析 | 第38-43页 |
| ·小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于Gabor-Interest滤波的弹性匹配算法 | 第44-58页 |
| ·引言 | 第44-45页 |
| ·Gabor小波变换 | 第45-46页 |
| ·Interest特征提取 | 第46-48页 |
| ·Interest操作 | 第46页 |
| ·Interest滤波 | 第46-48页 |
| ·弹性匹配算法 | 第48-49页 |
| ·本章基于GBIT(Gabor-Interest)特征提取的弹性匹配算法 | 第49-57页 |
| ·提取人脸GBIT特征 | 第49-52页 |
| ·弹性匹配过程 | 第52-54页 |
| ·试验结果 | 第54-57页 |
| ·小结 | 第57-58页 |
| 总结和展望 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第66页 |