| 中文摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外人脸检测技术研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 国外人脸识别技术研究现状 | 第10-12页 |
| 1.4 国内人脸识别技术研究现状 | 第12-13页 |
| 1.5 课题来源及主要工作 | 第13-14页 |
| 1.6 论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 人脸识别技术概述 | 第16-20页 |
| 2.1 人脸识别系统的框架 | 第16-18页 |
| 2.2 人脸识别技术的难点 | 第18-19页 |
| 2.3 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 图像的预处理与人脸检测 | 第20-28页 |
| 3.1 人脸图像预处理 | 第20-24页 |
| 3.1.1 图像灰度化处理 | 第20-21页 |
| 3.1.2 去除噪声处理 | 第21-22页 |
| 3.1.3 直方图均衡化 | 第22-24页 |
| 3.2 人脸检测 | 第24-26页 |
| 3.3 人脸标准化 | 第26-27页 |
| 3.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 人脸特征提取与识别 | 第28-45页 |
| 4.1 常用的人脸识别算法 | 第28-32页 |
| 4.2 基于PCA算法的特征提取方法 | 第32-36页 |
| 4.2.1 PCA算法的基本原理 | 第32-33页 |
| 4.2.2 PCA算法进行人脸识别的实现过程 | 第33-34页 |
| 4.2.3 特征脸的生成 | 第34-35页 |
| 4.2.5 人脸的重建 | 第35页 |
| 4.2.6 PCA算法的缺点 | 第35-36页 |
| 4.3 基于LDA算法的特征提取方法 | 第36-41页 |
| 4.3.1 Fisher判别准则 | 第37-39页 |
| 4.3.2 LDA线性判别分析方法 | 第39-40页 |
| 4.3.3 LDA算法的缺点 | 第40-41页 |
| 4.4 基于PCA+LDA算法的特征提取方法 | 第41-44页 |
| 4.4.1 PCA+LDA 算法 | 第41-42页 |
| 4.4.2 PCA+LDA算法的特征提取的基本步骤 | 第42-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 人脸识别系统软件设计与实现 | 第45-65页 |
| 5.1 人脸识别系统软件简介 | 第45-52页 |
| 5.2 人脸识别系统的程序设计 | 第52-55页 |
| 5.3 PCA+LDA算法的实验验证与结果分析 | 第55-62页 |
| 5.3.0 验证PCA+LDA算法的可行性 | 第55-58页 |
| 5.3.1 PCA特征子空间维数Z与识别率的关系 | 第58页 |
| 5.3.2 LDA投影矩阵维数K与识别率的关系 | 第58-59页 |
| 5.3.3 类别的增加对识别率的影响 | 第59-61页 |
| 5.3.4 实验分析与总结 | 第61-62页 |
| 5.4 实现本算法的硬件系统 | 第62-64页 |
| 5.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 结论与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 论文总结 | 第65页 |
| 6.2 展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |