| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 1. 绪论 | 第9-21页 |
| ·生物特征识别技术 | 第9-10页 |
| ·人脸作为生物特征进行识别的优势与劣势 | 第10-11页 |
| ·人脸识别技术的研究意义及应用 | 第11-12页 |
| ·人脸识别研究现状 | 第12-18页 |
| ·人脸识别算法综述 | 第13-17页 |
| ·人脸识别技术的研究现状 | 第17-18页 |
| ·人脸库 | 第18-19页 |
| ·本文主要研究内容及安排 | 第19-21页 |
| 2. 人脸图像预处理 | 第21-30页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·图像常规预处理 | 第21-26页 |
| ·改进的光照预处理方法 | 第26-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 3. 基于局部视觉特征的人脸描述 | 第30-46页 |
| ·引言 | 第30-31页 |
| ·人脸LBP纹理特征的提取及应用 | 第31-36页 |
| ·LBP算子 | 第31-32页 |
| ·LBP方法在人脸识别中的应用 | 第32-34页 |
| ·LBP的改进算法 | 第34-36页 |
| ·Gabor小波特征提取 | 第36-39页 |
| ·结合Gabor滤波及改进LBP算子的人脸特征提取 | 第39-41页 |
| ·SIFT特征提取 | 第41-44页 |
| ·尺度空间极值的确定 | 第42页 |
| ·特征点位置及方向的确定 | 第42-44页 |
| ·构造SIFT特征向量 | 第44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 4. 基于局部多特征融合的人脸识别 | 第46-55页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·信息融合概述 | 第46-48页 |
| ·基于D-S证据理论和Fisherface的多特征融合人脸识别 | 第48-54页 |
| ·D-S证据理论 | 第48-50页 |
| ·Fisherface人脸识别 | 第50-52页 |
| ·多特征融合的人脸识别 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 5. 原型系统实验与结果分析 | 第55-64页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·人脸识别系统框架 | 第55-59页 |
| ·实验与结果分析 | 第59-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 6. 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·文章的主要工作 | 第64-65页 |
| ·进一步的工作展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第70-71页 |