| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景和目的 | 第9-10页 |
| ·人脸识别的研究和发展现状 | 第10-12页 |
| ·国外研究发展现状 | 第10-12页 |
| ·国内研究发展现状 | 第12页 |
| ·人脸识别存在的问题 | 第12-13页 |
| ·论文的主要内容 | 第13-14页 |
| ·论文的组织结构 | 第14-15页 |
| 2 图像预处理算法 | 第15-31页 |
| ·传统的图像预处理算法 | 第15-24页 |
| ·光照预处理算法 | 第15-21页 |
| ·噪声滤波算法 | 第21-24页 |
| ·改进的图像预处理算法 | 第24-29页 |
| ·直方图均衡与对数变换融合的光照预处理 | 第24-26页 |
| ·改进的自适应中值滤波 | 第26-29页 |
| ·实验结果与分析 | 第29-30页 |
| ·人脸数据库 | 第29页 |
| ·图像预处理实验分析 | 第29-30页 |
| ·小结 | 第30-31页 |
| 3 人脸识别方法分析 | 第31-40页 |
| ·主成分分析法 | 第31-34页 |
| ·人脸图像的特征提取 | 第31-33页 |
| ·基于 PCA 的人脸识别 | 第33-34页 |
| ·主成分分析方法的优缺点分析 | 第34页 |
| ·线性判别分析法 | 第34-36页 |
| ·基于线性判别分析法的人脸识别 | 第34-35页 |
| ·线性判别分析法的优缺点分析 | 第35-36页 |
| ·独立成分分析法 | 第36-37页 |
| ·基于独立成分法的人脸识别 | 第36-37页 |
| ·独立成分分析法的优缺点 | 第37页 |
| ·实验结果与分析 | 第37-39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| 4 基于改进 DCT 变换与 2DPCA 结合的人脸识别方法 | 第40-52页 |
| ·离散余弦变换 | 第40-41页 |
| ·离散余弦变换原理 | 第40页 |
| ·离散余弦变换特点 | 第40-41页 |
| ·DCT 域图像增强 | 第41-46页 |
| ·Tang 提出的变换域图像增强算法 | 第41-43页 |
| ·对 Tang 提出算法的改进 | 第43-46页 |
| ·二维主成分分析法 | 第46-48页 |
| ·二维主成分分析法算法基础 | 第46-47页 |
| ·基于二维主成分分析的人脸特征提取 | 第47页 |
| ·基于二维主成分分析的人脸识别 | 第47-48页 |
| ·最近邻分类器 | 第48页 |
| ·基于改进 DCT 和 2DPCA 人脸识别方法 | 第48-49页 |
| ·实验结果与分析 | 第49-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 5 基于人脸特征的身份信息检索系统应用 | 第52-56页 |
| ·在刑事侦查中的应用 | 第52页 |
| ·系统介绍 | 第52-55页 |
| ·系统界面介绍 | 第52-53页 |
| ·系统界面运行介绍 | 第53-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第61页 |