| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-23页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第10-12页 |
| ·生物特征识别的历史和现状 | 第12-15页 |
| ·人脸识别研究的内容和难点 | 第15-18页 |
| ·人脸识别研究的方法 | 第18-19页 |
| ·基于特征脸（PCA）的人脸识别方法 | 第18页 |
| ·几何特征的人脸识别方法 | 第18页 |
| ·弹性图匹配的人脸识别方法 | 第18-19页 |
| ·神经网络的人脸识别方法 | 第19页 |
| ·支持向量机(SVM) 的人脸识别方法 | 第19页 |
| ·线段Hausdorff 距离(LHD) 的人脸识别方法 | 第19页 |
| ·人脸数据库 | 第19-21页 |
| ·主要内容及章节安排 | 第21-23页 |
| 第二章 图像预处理技术 | 第23-29页 |
| ·几何校正 | 第23-24页 |
| ·中值滤波 | 第24-25页 |
| ·直方图均衡化 | 第25-26页 |
| ·图像缩放 | 第26-28页 |
| ·插值方法缩放 | 第26-27页 |
| ·小波方法缩放 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于PCA 的人脸识别的研究 | 第29-43页 |
| ·PCA | 第29-34页 |
| ·PCA 简介 | 第29-30页 |
| ·K-L 变换 | 第30-31页 |
| ·PCA 重建 | 第31-32页 |
| ·PCA 特点 | 第32-34页 |
| ·基于PCA 的人脸识别过程 | 第34-37页 |
| ·训练过程 | 第34-36页 |
| ·特征映射过程 | 第36页 |
| ·距离分类器 | 第36-37页 |
| ·实验及结果 | 第37-42页 |
| ·实验数据库 | 第37-38页 |
| ·实验结果 | 第38-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于LDA 的人脸识别的研究 | 第43-49页 |
| ·LDA | 第43-45页 |
| ·LDA 简介 | 第43-44页 |
| ·LDA 多类分类 | 第44-45页 |
| ·基于LDA 的人脸识别过程 | 第45-46页 |
| ·训练过程 | 第45-46页 |
| ·特征映射过程 | 第46页 |
| ·实验及结果 | 第46-48页 |
| ·实验数据库 | 第46-47页 |
| ·实验结果 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 基于人脸识别的门禁系统的设计与实现 | 第49-65页 |
| ·可行性研究 | 第49-51页 |
| ·社会需求分析 | 第49页 |
| ·技术可行性分析 | 第49-50页 |
| ·应用程序的功能需求分析 | 第50-51页 |
| ·系统的总体结构设计 | 第51-53页 |
| ·系统设计 | 第53-60页 |
| ·数据库设计 | 第53-54页 |
| ·类设计 | 第54-60页 |
| ·系统功能实现 | 第60-64页 |
| ·登陆 | 第60页 |
| ·系统主界面 | 第60-62页 |
| ·查看及添加个人信息 | 第62-63页 |
| ·部分关键代码 | 第63-64页 |
| ·本章总结 | 第64-65页 |
| 第六章 结论和展望 | 第65-66页 |
| ·本论文研究总结 | 第65页 |
| ·前景展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |