| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·课题背景与研究意义 | 第10-13页 |
| ·生物特征识别技术 | 第10-11页 |
| ·人脸识别的特点 | 第11-12页 |
| ·人脸识别的应用领域 | 第12页 |
| ·国内外公用的二维人脸库 | 第12-13页 |
| ·人脸识别技术的研究现状 | 第13-15页 |
| ·弹性图匹配方法 | 第13-14页 |
| ·神经网络方法 | 第14页 |
| ·隐马尔可夫方法 | 第14-15页 |
| ·特征脸识别方法 | 第15页 |
| ·基于小波变换方法 | 第15页 |
| ·本文的主要研究内容及安排 | 第15-17页 |
| 第2章 人脸识别系统概述 | 第17-32页 |
| ·人脸识别中的关键问题 | 第17-18页 |
| ·光照问题 | 第17页 |
| ·姿态估计与匹配 | 第17-18页 |
| ·时间变化特征的提取与消除 | 第18页 |
| ·人脸检测与定位 | 第18-21页 |
| ·基于知识的人脸检测方法 | 第19-20页 |
| ·基于模板匹配的检测方法 | 第20页 |
| ·基于统计模型的人脸检测方法 | 第20-21页 |
| ·人脸的特征提取方法 | 第21-22页 |
| ·基于几何特征的提取方法 | 第21页 |
| ·基于代数特征的提取方法 | 第21-22页 |
| ·几种人脸识别方法研究与实现 | 第22-30页 |
| ·基于主成份分析(PCA)的人脸识别方法 | 第22-25页 |
| ·基于Fisher鉴别分析(LDA)的人脸识别方法 | 第25-28页 |
| ·基于独立成份分析(ICA)的人脸识别方法 | 第28-30页 |
| ·基于小波变换在人脸识别中的应用 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 Curvelet变换理论 | 第32-44页 |
| ·图像的多尺度分析方法 | 第32-33页 |
| ·自适应方法 | 第32-33页 |
| ·非自适应方法 | 第33页 |
| ·第一代Curvelet变换 | 第33-38页 |
| ·Radon变换 | 第33-34页 |
| ·Ridgelet变换 | 第34-37页 |
| ·第一代Curvelet变换 | 第37-38页 |
| ·第二代Curvelet变换 | 第38-41页 |
| ·连续Curvelet变换 | 第38-39页 |
| ·离散Curvelet变换 | 第39-40页 |
| ·第二代离散Curvelet变换的实现 | 第40-41页 |
| ·CurveIet变换的系数分析 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于Curvelet变换的人脸识别算法实验 | 第44-56页 |
| ·图像预处理 | 第44-47页 |
| ·ORL人脸数据库简介 | 第44-45页 |
| ·Yale人脸数据库简介 | 第45页 |
| ·图像预处理主要方法 | 第45-47页 |
| ·基于Curvelet变换的特征脸提取 | 第47-49页 |
| ·基于PCA+LDA方法人脸识别流程 | 第49-53页 |
| ·PCA方法的人脸识别流程 | 第49-50页 |
| ·LDA方法的人脸识别流程 | 第50-51页 |
| ·PCA+LDA方法的人脸识别流程 | 第51-53页 |
| ·实验结果分析 | 第53-55页 |
| ·ORL人脸库的实验结果 | 第53页 |
| ·Yale人脸库的实验结果 | 第53-54页 |
| ·对比实验分析 | 第54-55页 |
| ·结论 | 第55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |