| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·人脸识别概述 | 第8-9页 |
| ·人脸识别的研究内容 | 第9-11页 |
| ·人脸识别的应用 | 第11-12页 |
| ·人脸识别研究的国内外状况 | 第12-14页 |
| 第二章 人脸识别的主要方法 | 第14-24页 |
| ·基于几何特征的算法 | 第14-15页 |
| ·基于模板匹配的人脸识别方法 | 第15-16页 |
| ·基于线性子空间分析的人脸识别算法 | 第16-17页 |
| ·主成分分析 | 第16-17页 |
| ·独立成分分析 | 第17页 |
| ·隐马尔可夫模型 | 第17-19页 |
| ·神经网络 | 第19-20页 |
| ·统计学习理论和支持向量机 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 基于子空间分析的人脸识别方法 | 第24-41页 |
| ·主成分分析 | 第25-28页 |
| ·主成分分析的一种改进——基于Fisher准则的主成分分析 | 第28-33页 |
| ·基于奇异值分解的线性判别主成分分析 | 第33-39页 |
| ·基于奇异值分解的图像分析 | 第33-34页 |
| ·基于奇异值分解的人脸识别方法 | 第34-39页 |
| ·分类器设计 | 第39-41页 |
| ·最近邻分类 | 第39-40页 |
| ·k-近邻分类 | 第40-41页 |
| 第四章 实验结果及数据分析 | 第41-56页 |
| ·预处理 | 第41页 |
| ·实验素材和实验方法 | 第41-45页 |
| ·实验关键代码 | 第45-49页 |
| ·实验结果分析 | 第49-56页 |
| ·ORL数据库 | 第49-51页 |
| ·YaleA数据库 | 第51-53页 |
| ·与PCA算法的比较 | 第53-56页 |
| 第五章 总结与改进 | 第56-58页 |
| ·全文总结 | 第56-57页 |
| ·进一步工作展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 致谢 | 第63页 |