| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 正文目录 | 第5-7页 |
| 图表目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-23页 |
| ·研究的背景与意义 | 第9-10页 |
| ·研究的历史与现状 | 第10-21页 |
| ·生物特征识别的研究历史和现状 | 第11-12页 |
| ·人脸识别研究的历史和发展 | 第12-19页 |
| ·标准的人脸库介绍 | 第19-21页 |
| ·本文的工作 | 第21-23页 |
| 第二章 人脸图像预处理 | 第23-39页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·人脸图像的预处理方法 | 第23-34页 |
| ·人脸图像的灰度化 | 第23-25页 |
| ·几何校正 | 第25页 |
| ·能量归一化 | 第25-26页 |
| ·平滑与中值滤波 | 第26-28页 |
| ·边缘检测 | 第28-34页 |
| ·本文的预处理方法 | 第34-38页 |
| ·直方图均衡 | 第34-35页 |
| ·小波变换 | 第35-38页 |
| ·小结 | 第38-39页 |
| 第三章 人脸图像的特征提取 | 第39-55页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·人脸图像特征提取方法 | 第39-47页 |
| ·几何特征提取法 | 第39-40页 |
| ·奇异值分解方法(SVD) | 第40-41页 |
| ·线性判别分析(LDA) | 第41-44页 |
| ·离散余弦变换(DCT) | 第44-46页 |
| ·基于小波变换特征提取 | 第46-47页 |
| ·本文所使用的方法 | 第47-53页 |
| ·主元分析 | 第47-49页 |
| ·Point-ICA | 第49-53页 |
| ·小结 | 第53-55页 |
| 第四章 模式识别分类器 | 第55-69页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·经典模式识别分类器 | 第55-61页 |
| ·最小距离分类器 | 第55-57页 |
| ·支持向量基识别方法 | 第57-61页 |
| ·本文使用的神经网络方法 | 第61-67页 |
| ·小结 | 第67-69页 |
| 第五章 基于KPCA和定点ICA的径向基的人脸识别系统 | 第69-79页 |
| ·引言 | 第69页 |
| ·系统的概述 | 第69-70页 |
| ·系统结构 | 第70-71页 |
| ·系统步骤 | 第71-78页 |
| ·图像的预处理 | 第71-73页 |
| ·特征提取 | 第73-76页 |
| ·模式识别分类 | 第76-78页 |
| ·小结 | 第78-79页 |
| 第六章 总结与展望 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-83页 |
| 硕士期间撰写的论文 | 第83-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 西北工业大学学位论文知识产权声明书 | 第86页 |
| 西北工业大学学位论文原创性声明 | 第86页 |