| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| ·引言 | 第11-13页 |
| ·人脸识别技术概述 | 第13-17页 |
| ·人脸识别技术的发展历史与研究现状 | 第13-14页 |
| ·常用计算机人脸识别技术 | 第14-16页 |
| ·计算机人脸识别常用评价指标 | 第16-17页 |
| ·论文工作及内容安排 | 第17-20页 |
| 第二章 二代小波理论的发展及在图像领域的应用 | 第20-36页 |
| ·小波理论的发展历史与研究现状 | 第20-21页 |
| ·小波分析在图像处理中的应用 | 第21-23页 |
| ·传统的一代小波变换 | 第23-27页 |
| ·连续小波与二进小波 | 第23-25页 |
| ·多分辨率分析和Mallat快速算法 | 第25-27页 |
| ·基于提升格式的二代小波变换 | 第27-31页 |
| ·提升算法的基本原理 | 第27-29页 |
| ·小波滤波器的提升理论和方法 | 第29-31页 |
| ·提升算法与Mallat算法的实验比较 | 第31-35页 |
| ·三次B样条小波滤波器组的提升实现 | 第31-33页 |
| ·二代小波提升算法与Mallat算法的实验结果与分析 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 二代小波变换应用在人脸识别中的优势 | 第36-46页 |
| ·现有小波变换在人脸识别中研究方法概述 | 第36-38页 |
| ·二代小波变换在人脸识别中的优势 | 第38-41页 |
| ·人脸识别中应用小波变换关键性问题的研究 | 第41-45页 |
| ·小波基的选择 | 第42-44页 |
| ·小波分解层数的确定 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 二代小波相邻尺度积人脸边缘特征提取与识别 | 第46-60页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·基于二值边缘图像人脸识别常见方法 | 第46-50页 |
| ·常用人脸图像边缘检测方法 | 第46-48页 |
| ·基于人脸二值边缘图像常用识别方法 | 第48-50页 |
| ·基于二代小波变换相邻尺度积人脸边缘图像检测与识别 | 第50-56页 |
| ·小波模极大值的边缘检测原理 | 第51-52页 |
| ·基于小波相邻尺度积的检测原理 | 第52-54页 |
| ·基于相邻尺度积的人脸边缘图像提取算法 | 第54-56页 |
| ·实验结果与分析 | 第56-59页 |
| ·特征提取效果比较 | 第56-57页 |
| ·识别效果的比较 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 基于高维空间几何分析理论的人脸图像增强实现 | 第60-66页 |
| ·引言 | 第60页 |
| ·基于高维空间几何分析理论图像增强原理 | 第60-65页 |
| ·高维空间几何分析基本理论 | 第61-62页 |
| ·基于高维空间几何分析理论人脸图像增强原理 | 第62-63页 |
| ·实验结果与分析 | 第63-65页 |
| ·本章小节 | 第65-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| ·论文工作总结 | 第66-67页 |
| ·进一步工作展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第74页 |
