| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-10页 |
| ·人脸识别方法的研究背景及意义 | 第7页 |
| ·人脸识别方法的国内外研究现状 | 第7-8页 |
| ·本文主要内容及组织框架 | 第8-10页 |
| 第二章 人脸识别综述 | 第10-19页 |
| ·人脸识别系统研究的主要内容 | 第10-11页 |
| ·人脸识别方法概述 | 第11-14页 |
| ·基于子空间方法 | 第11页 |
| ·基于几何特征和模板匹配方法 | 第11-12页 |
| ·基于弹性图匹配（EGM）的方法 | 第12页 |
| ·基于人工神经网络（ANN）的方法 | 第12-13页 |
| ·基于隐马尔可夫模型（HMM）的方法 | 第13页 |
| ·基于支持向量机（SVM）的方法 | 第13-14页 |
| ·基于3D模型的方法 | 第14页 |
| ·常用人脸数据库 | 第14-17页 |
| ·ORL人脸数据库 | 第15页 |
| ·FERET人脸数据库 | 第15-16页 |
| ·Yale人脸数据库 | 第16页 |
| ·CAS-PEAL人脸数据库 | 第16页 |
| ·PIE人脸数据库 | 第16-17页 |
| ·分类准则与算法 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 Gabor小波变换 | 第19-30页 |
| ·小波变换 | 第19-24页 |
| ·小波定义 | 第20-21页 |
| ·连续小波变换 | 第21-22页 |
| ·离散小波变换 | 第22-23页 |
| ·小波变换的特点 | 第23-24页 |
| ·Gabor小波变换 | 第24-29页 |
| ·Gabor小波 | 第24-25页 |
| ·Gabor小波变换 | 第25-27页 |
| ·基于视觉模型的Gabor小波变换 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于Gabor特征的子空间方法的人脸识别研究 | 第30-41页 |
| ·基于子空间法的人脸识别 | 第30-35页 |
| ·线性子空间法 | 第31-33页 |
| ·非线性子空间法 | 第33-35页 |
| ·基于Gabor特征的子空间法 | 第35-36页 |
| ·测试方法 | 第36-37页 |
| ·结果 | 第37-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 基于改进的Gabor特征与SVM的人脸识别研究 | 第41-49页 |
| ·优化Gabor-SVM分类器 | 第41-42页 |
| ·基于Boosting算法的Gabor特征选择 | 第42-43页 |
| ·支持向量机 | 第43-44页 |
| ·识别 | 第44-45页 |
| ·实验结果 | 第45-48页 |
| ·FERET人脸数据库 | 第45-46页 |
| ·结果 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 总结与展望 | 第49-51页 |
| ·总结 | 第49-50页 |
| ·下一步工作展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 在读学位期间发表的论文 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |