| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-17页 |
| ·人脸识别的研究背景和意义 | 第7-8页 |
| ·人脸识别的研究背景 | 第7页 |
| ·人脸识别的意义 | 第7-8页 |
| ·人脸识别的研究现状和发展 | 第8-11页 |
| ·人脸识别的研究内容 | 第8-9页 |
| ·人脸识别的发展历史 | 第9-10页 |
| ·人脸识别的研究难点 | 第10-11页 |
| ·人脸识别的系统评价 | 第11-13页 |
| ·人脸数据库简介 | 第11-12页 |
| ·主要性能评价指标 | 第12-13页 |
| ·基于隐马尔可夫模型的人脸识别概述 | 第13-14页 |
| ·本文的主要研究内容和各章安排 | 第14-17页 |
| 第二章 隐马尔可夫模型的基本理论及应用 | 第17-31页 |
| ·隐马尔可夫模型 | 第17-19页 |
| ·隐马尔可夫模型的定义 | 第17-18页 |
| ·隐马尔可夫模型的三个基本问题 | 第18-19页 |
| ·隐马尔可夫模型三个基本问题的计算 | 第19-25页 |
| ·评估问题：Forward-Backward 算法 | 第19-21页 |
| ·解码问题：Viterbi 算法 | 第21-23页 |
| ·学习问题：Baum-Welch 算法 | 第23-25页 |
| ·计算中需说明的问题 | 第25页 |
| ·隐马尔可夫模型在人脸识别中的应用 | 第25-29页 |
| ·隐马尔可夫模型的训练过程 | 第26-28页 |
| ·隐马尔可夫模型的识别过程 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 基于局部二值模式的 HMM 人脸识别方法 | 第31-51页 |
| ·局部二值模式的基本形式 | 第31-35页 |
| ·局部二值模式基础理论 | 第31-33页 |
| ·局部二值模式的应用 | 第33-35页 |
| ·改进局部二值模式 | 第35-42页 |
| ·多阈值局部二值模式(εLBP) | 第35-37页 |
| ·增强局部二值模式(ILBP) | 第37-39页 |
| ·局部差分模式(LDP) | 第39-42页 |
| ·基于局部二值模式特征的 HMM 人脸建模 | 第42-49页 |
| ·算法流程 | 第42-43页 |
| ·HMM 参数的讨论 | 第43-44页 |
| ·文中算法的实验与结果分析 | 第44-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第四章 基于局部特征融合的 HMM 人脸识别方法 | 第51-63页 |
| ·融合策略分析 | 第51-53页 |
| ·数据级融合 | 第52页 |
| ·特征级融合 | 第52-53页 |
| ·决策级融合 | 第53页 |
| ·典型相关分析 | 第53-58页 |
| ·典型相关分析的基础理论 | 第54页 |
| ·典型相关分析的数学描述和解析 | 第54-58页 |
| ·基于典型相关分析的局部特征融合策略 | 第58-61页 |
| ·算法流程 | 第58-59页 |
| ·实验及结果分析 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 第五章 总结和展望 | 第63-65页 |
| ·全文工作总结 | 第63页 |
| ·未来工作展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |