| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第9页 |
| ·人脸识别的研究及发展现状 | 第9-13页 |
| ·国内人脸识别方法研究及发展现状 | 第9-11页 |
| ·国外人脸识别方法研究及发展现状 | 第11-13页 |
| ·人脸识别技术的应用 | 第13-14页 |
| ·人脸识别系统及难点 | 第14-15页 |
| ·本文研究内容及结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 人脸识别预处理 | 第17-21页 |
| ·人脸图像预处理的主要步骤 | 第17-20页 |
| ·人脸图像的增强 | 第17-19页 |
| ·归一化 | 第19-20页 |
| ·ORL 人脸数据库 | 第20页 |
| ·本章小节 | 第20-21页 |
| 第三章 人脸识别特征提取 | 第21-34页 |
| ·小波变换 | 第21-24页 |
| ·小波变换基础知识 | 第21-22页 |
| ·二维小波变换 | 第22页 |
| ·二维离散小波分解 | 第22-24页 |
| ·小波变换在人脸图像处理中的应用 | 第24页 |
| ·基于主成分分析（PCA）的人脸特征提取 | 第24-25页 |
| ·基于二维主成分分析(2DPCA)的人脸特征提取 | 第25-27页 |
| ·基于Fisher 线性鉴别分析（FLD）的人脸特征提取 | 第27-29页 |
| ·基于2DPCA+PCA 的人脸特征提取 | 第29-30页 |
| ·基于增强2DPCA+PCA 的人脸特征提取 | 第30-32页 |
| ·本章小节 | 第32-34页 |
| 第四章 遗传神经网络分类器的设计 | 第34-46页 |
| ·BP 神经网络 | 第34-37页 |
| ·BP 神经网络的参数选择 | 第34-36页 |
| ·BP 神经网络工作原理 | 第36-37页 |
| ·BP 神经网络的特点 | 第37页 |
| ·遗传神经网络 | 第37-41页 |
| ·遗传算法概述 | 第37-38页 |
| ·遗传算法的基本步骤 | 第38-40页 |
| ·遗传算法的参数 | 第40-41页 |
| ·遗传算法的特点 | 第41页 |
| ·遗传算法和神经网络的结合 | 第41页 |
| ·级联型遗传神经网络分类器设计 | 第41-43页 |
| ·并联型遗传神经网络分类器设计 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 人脸识别系统的设计与实现 | 第46-55页 |
| ·本文设计的人脸识别系统 | 第46页 |
| ·实验过程及结果 | 第46-54页 |
| ·预处理阶段 | 第46-47页 |
| ·特征提取阶段 | 第47页 |
| ·BP 网络的设计过程 | 第47-49页 |
| ·遗传算法的设计过程 | 第49-50页 |
| ·遗传神经网络分类器的训练及结果 | 第50-51页 |
| ·遗传神经网络分类器的识别及结果分析 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 总结 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第63-64页 |