| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·人脸识别的研究背景和意义 | 第7-8页 |
| ·人脸识别的发展 | 第8-11页 |
| ·人脸识别的研究历史 | 第8-9页 |
| ·人脸识别的研究现状 | 第9-10页 |
| ·人脸识别的发展趋势 | 第10-11页 |
| ·人脸识别存在的困难 | 第11页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第11-12页 |
| ·本文的章节安排 | 第12-13页 |
| 第二章 人脸识别方法简介 | 第13-24页 |
| ·人脸识别简介 | 第13-14页 |
| ·人脸特征提取 | 第14-16页 |
| ·人脸特征 | 第14-15页 |
| ·特征提取 | 第15-16页 |
| ·人脸识别方法 | 第16-23页 |
| ·基于几何特征的人脸识别方法 | 第16-17页 |
| ·基于统计特征的人脸识别方法 | 第17-23页 |
| ·人脸识别的关键问题 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 GLRAM 与LDA 相结合的人脸识别 | 第24-32页 |
| ·算法介绍 | 第24页 |
| ·GLRAM 方法 | 第24-27页 |
| ·LDA 方法 | 第27-28页 |
| ·GLRAM 与LDA 相结合的方法 | 第28页 |
| ·分类 | 第28页 |
| ·实验结果与分析 | 第28-31页 |
| ·实验一 | 第29-30页 |
| ·实验二 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 分块二维保局投影方法及其在人脸识别中的应用 | 第32-41页 |
| ·LPP(locality preserving projections) | 第32-33页 |
| ·2DLPP | 第33-35页 |
| ·分块2DLPP 方法 | 第35-37页 |
| ·分块2DLPP 方法的思想与最优投影矩阵 | 第35-36页 |
| ·特征提取与分类 | 第36-37页 |
| ·实验结果与分析 | 第37-40页 |
| ·实验1 | 第37-39页 |
| ·实验2 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 总结与展望 | 第41-43页 |
| ·本文工作总结 | 第41页 |
| ·今后工作展望 | 第41-43页 |
| 致谢 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-47页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第47页 |