| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| ·人脸识别的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·人脸识别的研究历史及现状 | 第10-16页 |
| ·人脸识别发展的三个阶段 | 第10-11页 |
| ·国内外发展现状 | 第11-14页 |
| ·人脸识别的主要方法 | 第14-16页 |
| ·主要研究内容及结构安排 | 第16-19页 |
| ·本文的研究内容 | 第16-17页 |
| ·本文的结构安排 | 第17-19页 |
| 第二章 人脸图像预处理 | 第19-32页 |
| ·灰度预处理 | 第19-20页 |
| ·二值化 | 第20-23页 |
| ·人眼定位技术 | 第23-30页 |
| ·投影法定位技术 | 第23-24页 |
| ·基于PCA 投影法的定位技术 | 第24-27页 |
| ·实验结果及分析 | 第27-30页 |
| ·尺寸预处理 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 几种基于PCA 的人脸识别方法 | 第32-40页 |
| ·PCA 方法 | 第32-35页 |
| ·特征提取及图像重构 | 第32-34页 |
| ·分类识别 | 第34页 |
| ·实验结果 | 第34-35页 |
| ·2DPCA 方法 | 第35-39页 |
| ·基本理论 | 第36-38页 |
| ·分类识别中使用的匹配距离 | 第38页 |
| ·实验结果 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于局部特征自适应加权2DPCA 人脸识别方法 | 第40-49页 |
| ·自适应加权2DPCA 方法 | 第40-45页 |
| ·构建子块训练图像集 | 第41-42页 |
| ·计算贡献值 | 第42-43页 |
| ·分类识别 | 第43-45页 |
| ·实验结果及分析 | 第45-48页 |
| ·ORL 和Yale 人脸库上识别率的比较 | 第45-46页 |
| ·AR 人脸库上不同表情和不同光照的比较 | 第46-47页 |
| ·子块权重的比较 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 监督式2DPCA 人脸识别方法 | 第49-60页 |
| ·加权2DPCA 方法 | 第49-53页 |
| ·理论推导 | 第49-52页 |
| ·实验结果及分析 | 第52-53页 |
| ·基于相关性的2DPCA 方法 | 第53-58页 |
| ·理论推导 | 第53-56页 |
| ·实验结果及分析 | 第56-58页 |
| ·线性判别分析 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 快速(2D)~2PCA 人脸识别方法 | 第60-68页 |
| ·(2D)~2PCA 方法 | 第60-62页 |
| ·快速(2D)~2PCA 方法 | 第62-64页 |
| ·实验结果及分析 | 第64-67页 |
| ·图像重构及识别率比较 | 第64-66页 |
| ·特征抽取时间比较 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第七章 总结与展望 | 第68-70页 |
| ·总结 | 第68-69页 |
| ·展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表（录用）的论文 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 附件 | 第76-78页 |