| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·人脸识别技术的概述和研究背景 | 第9-10页 |
| ·人脸识别的发展史 | 第10-11页 |
| ·人脸识别的方法 | 第11-13页 |
| ·本文工作安排 | 第13-15页 |
| 第二章 人脸图像预处理 | 第15-21页 |
| ·人脸图像库 | 第15-16页 |
| ·图像预处理 | 第16-20页 |
| ·消除图像噪声 | 第16-18页 |
| ·图像归一化 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于加权K-L变换算法的人脸识别 | 第21-34页 |
| ·K-L变换原理 | 第21-23页 |
| ·K-L展开式 | 第22-23页 |
| ·K-L展开系数的性质 | 第23页 |
| ·基于加权K-L变换的人脸识别 | 第23-27页 |
| ·基于K-L变换的特征提取过程 | 第23-25页 |
| ·基于加权K-L变换投影系数的识别过程 | 第25-27页 |
| ·本章仿真实验 | 第27-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于K-L交换特征与奇异值分解(SVD)特征融合算法的人脸识别 | 第34-48页 |
| ·奇异值分解(SVD)原理 | 第34-35页 |
| ·奇异值分解(SVD)在人脸识别中的应用 | 第35-37页 |
| ·基于多尺度分割奇异值向量算法的人脸识别 | 第37-38页 |
| ·基于K-L分解和奇异值分解(SVD)特征融合的人脸识别 | 第38-39页 |
| ·本章仿真实验 | 第39-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 基于K-L+HMM和SVD+HMM的人脸识别 | 第48-66页 |
| ·马尔可夫过程 | 第48页 |
| ·马尔可夫链 | 第48-49页 |
| ·隐马尔可夫模型(HMM) | 第49-53页 |
| ·前向后向算法 | 第50-52页 |
| ·Viterbi算法 | 第52页 |
| ·Baum-Welch算法 | 第52-53页 |
| ·隐马尔可夫模型(HMM)在人脸识别中的应用 | 第53-59页 |
| ·隐藏状态数 | 第53-54页 |
| ·观测序列 | 第54-57页 |
| ·基于隐马尔可夫模型(HMM)的训练和识别 | 第57-59页 |
| ·本章仿真实验 | 第59-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-69页 |
| ·全文总结 | 第66-67页 |
| ·人脸识别的难度与展望 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-72页 |
