| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| ·人脸识别研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| ·人脸识别的国内外研究情况 | 第10-12页 |
| ·国内研究情况 | 第10-11页 |
| ·国外研究情况 | 第11-12页 |
| ·人脸识别的主流研究方法 | 第12-14页 |
| ·人脸识别技术存在的主要难点 | 第14-15页 |
| ·人脸识别系统的性能指标 | 第15-16页 |
| ·常用人脸库 | 第16-17页 |
| ·课题的目的和任务 | 第17-18页 |
| 第2章 基于 PCA 的人脸特征提取 | 第18-26页 |
| ·主成分分析 | 第18-20页 |
| ·主成分分析在人脸识别中的应用 | 第20-21页 |
| ·奇异值分解（SVD）定理 | 第21-22页 |
| ·PCA 提取人脸特征的具体方案应用 | 第22-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 PCA 与 Fisher 鉴别的结合 | 第26-31页 |
| ·线性鉴别分析（LDA） | 第26-27页 |
| ·线性鉴别分析（LDA）的发展背景 | 第26页 |
| ·基于线性鉴别的一个分类问题 | 第26-27页 |
| ·Fisher 鉴别线性分析方法 | 第27-28页 |
| ·Fisher 基本思想 | 第27页 |
| ·鉴别准则 | 第27-28页 |
| ·基于 PCA+Fisher 的人脸特征提取 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 改进 PCA 与 Fisher 鉴别的结合 | 第31-36页 |
| ·传统 PCA 存在的一些缺点 | 第31页 |
| ·关于 PCA 的改进 | 第31-33页 |
| ·基于改进 PCA+Fisher 的人脸特征提取 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第5章 分类器的设计 | 第36-39页 |
| ·基本思想 | 第36页 |
| ·几种最小距离分类器 | 第36-37页 |
| ·人脸图像特征分类 | 第37-39页 |
| 第6章 人脸识别结果及分析 | 第39-44页 |
| 第7章 总结 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 致谢 | 第48页 |