| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-19页 |
| ·研究的目的和意义 | 第13-14页 |
| ·国内外的研究现状和发展趋势 | 第14-16页 |
| ·基于几何特征的人脸识别方法 | 第14-15页 |
| ·基于模型的人脸识别方法 | 第15页 |
| ·基于神经网络的人脸识别方法 | 第15-16页 |
| ·基于统计特征的人脸识别方法 | 第16页 |
| ·常用人脸库 | 第16-18页 |
| ·论文的主要内容和组织结构 | 第18-19页 |
| 第2章 基于统计特征的人脸识别方法 | 第19-33页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·人脸识别的主要问题 | 第19-24页 |
| ·人脸识别流程 | 第19-21页 |
| ·人脸图像预处理 | 第21-24页 |
| ·基于统计特征的人脸识别方法 | 第24-31页 |
| ·主成分分析法 | 第25-27页 |
| ·奇异值分解 | 第27-28页 |
| ·二维主成分分析法 | 第28-29页 |
| ·行列二维主成分分析法 | 第29-30页 |
| ·线性判别分析法 | 第30-31页 |
| ·独立分量分析 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第3章 基于(2D)~2PCA-LBP 的人脸识别 | 第33-47页 |
| ·引言 | 第33-34页 |
| ·LBP 算法的基本原理 | 第34-36页 |
| ·LBP 算子的数学描述 | 第34-35页 |
| ·LBP 算子的基本特性 | 第35-36页 |
| ·基于 LBP 的人脸识别 | 第36-40页 |
| ·算法原理 | 第37-38页 |
| ·算法的实现框图 | 第38页 |
| ·算法步骤 | 第38-39页 |
| ·实验结果与分析 | 第39-40页 |
| ·基于(2D)~2PCA-LBP 的人脸识别 | 第40-45页 |
| ·算法原理 | 第41页 |
| ·实现流程 | 第41-42页 |
| ·实验结果与分析 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第4章 基于 PCA 特征基压缩传感算法的人脸识别 | 第47-59页 |
| ·引言 | 第47-48页 |
| ·压缩传感算法的基本原理 | 第48-49页 |
| ·基于 PCA 特征基压缩传感算法的人脸识别 | 第49-52页 |
| ·基于 PCA 特征基的测试样本线性表示 | 第49-51页 |
| ·稀疏表示和编码测量 | 第51-52页 |
| ·分类识别 | 第52页 |
| ·算法步骤 | 第52页 |
| ·实验结果与分析 | 第52-58页 |
| ·特征提取 | 第52-53页 |
| ·鲁棒性测试 | 第53-57页 |
| ·人脸识别率测试 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 总结与展望 | 第59-61页 |
| 全文总结 | 第59-60页 |
| 进一步研究与展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |