| 中文摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 表目录 | 第8-9页 |
| 图目录 | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-23页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-12页 |
| ·发展简史和研究现状 | 第12-14页 |
| ·人脸识别的发展历程 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·人脸识别的研究内容与主要方法 | 第14-19页 |
| ·人脸识别的研究内容 | 第14-15页 |
| ·人脸识别系统的组成 | 第15-16页 |
| ·主要的人脸识别方法 | 第16-19页 |
| ·人脸识别的难点 | 第19页 |
| ·人脸识别测试数据库 | 第19-20页 |
| ·本文的主要工作与内容安排 | 第20-23页 |
| ·本文的主要工作 | 第20-21页 |
| ·本文各章内容安排 | 第21-23页 |
| 第二章 基于主分量分析的人脸识别方法 | 第23-37页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·主分量分析的理论基础 | 第23-25页 |
| ·主分量分析的基本原理 | 第24-25页 |
| ·主分量分析的特点 | 第25页 |
| ·基于主分量分析的人脸识别方法 | 第25-30页 |
| ·特征子空间的生成 | 第25-27页 |
| ·基于人脸特征子空间的识别 | 第27-28页 |
| ·特征向量的选择 | 第28-29页 |
| ·分类决策 | 第29页 |
| ·距离度量的选择 | 第29-30页 |
| ·基于广义主分量分析的人脸识别 | 第30-32页 |
| ·基于图像矩阵的主分量分析原理 | 第30-31页 |
| ·特征抽取与分类识别 | 第31-32页 |
| ·实验结果及分析 | 第32-35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第三章 基于Fisher线性鉴别分析的人脸识别方法 | 第37-53页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·Fisher线性鉴别分析的理论基础 | 第37-41页 |
| ·Fisher鉴别准则 | 第37-38页 |
| ·经典的Fisher线性鉴别分析与F-S线性鉴别分析法 | 第38-40页 |
| ·具有统计不相关性的线性鉴别分析 | 第40-41页 |
| ·高维小样本情况下线性鉴别分析的具体方法 | 第41-44页 |
| ·基于变换的方法 | 第41-43页 |
| ·基于算法的方法 | 第43-44页 |
| ·基于加权Fisher线性鉴别分析的人脸识别方法 | 第44-50页 |
| ·Fisher鉴别准则之次优性分析 | 第44-45页 |
| ·加权方案及改进Fisher准则 | 第45-46页 |
| ·基于加权Fisher鉴别分析的人脸识别 | 第46-48页 |
| ·基于加权Fisher不相关鉴别分析的人脸识别 | 第48-50页 |
| ·实验结果及分析 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 基于嵌入式隐马尔可夫模型的人脸识别方法 | 第53-67页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·隐马尔可夫模型的理论基础 | 第53-56页 |
| ·马尔可夫链 | 第53-54页 |
| ·隐马尔可夫模型 | 第54-55页 |
| ·嵌入式隐马尔可夫模型 | 第55-56页 |
| ·嵌入式隐马尔可夫模型的三个基本问题及求解 | 第56-60页 |
| ·嵌入式隐马尔可夫模型的三个基本问题 | 第56页 |
| ·评估问题 | 第56-57页 |
| ·解码问题 | 第57-59页 |
| ·训练问题 | 第59-60页 |
| ·基于嵌入式隐马尔可夫模型的人脸识别方法 | 第60-64页 |
| ·人脸E-HMM状态的确定 | 第60-61页 |
| ·特征抽取 | 第61-62页 |
| ·模型训练和人脸识别流程 | 第62-64页 |
| ·实验结果及分析 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-67页 |
| 结束语 | 第67-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第76页 |