| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·人脸识别技术的研究背景 | 第10页 |
| ·人脸识别算法的国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·当前技术存在的问题 | 第12-13页 |
| ·本文研究内容和结构安排 | 第13-16页 |
| 第二章 经典的人脸识别系统介绍 | 第16-32页 |
| ·人脸图像预处理 | 第16-21页 |
| ·常用人脸数据库介绍 | 第16-18页 |
| ·人脸图像预处理 | 第18-21页 |
| ·基于主成分分析法的人脸特征提取 | 第21-27页 |
| ·K-L变换原理 | 第22页 |
| ·基于PCA的人脸特征提取 | 第22-26页 |
| ·基于PCA的人脸特征提取实验仿真 | 第26-27页 |
| ·经典分类器和人脸识别 | 第27-30页 |
| ·经典分类器 | 第27-28页 |
| ·基于PCA的人脸识别 | 第28页 |
| ·基于PCA的人脸识别实验仿真 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 Gabor小波和LBP的基本原理 | 第32-46页 |
| ·Gabor小波 | 第32-38页 |
| ·Gabor小波变换知识介绍 | 第32-33页 |
| ·2D-Gabor小波变换原理 | 第33-36页 |
| ·基于Gabor变换的人脸特征提取 | 第36-38页 |
| ·局部二值模式（LBP）基本原理 | 第38-45页 |
| ·LBP算子 | 第38-42页 |
| ·均匀模式LBP | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于 2D-Gabor小波和均匀模式LBP结合的特征提取算法 | 第46-58页 |
| ·2D-Gabor小波和均匀模式LBP相结合算法的介绍 | 第46页 |
| ·2D-Gabor小波和均匀模式LBP相结合的算法流程 | 第46-49页 |
| ·实验结果与分析 | 第49-57页 |
| ·2D-Gabor内核大小对识别率的影响 | 第49-50页 |
| ·分块模式对识别率的影响 | 第50-51页 |
| ·不同的特征提取方式对识别率的影响 | 第51-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 总结及展望 | 第58-60页 |
| ·工作总结 | 第58页 |
| ·研究展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第66页 |
