| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 人脸识别的研究背景和意义 | 第9页 |
| 1.2 人脸识别的研究内容与现状 | 第9-11页 |
| 1.3 人脸识别中的光照问题 | 第11-13页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第13-14页 |
| 第2章 基于梯度分量的光照不变特征提取算法 | 第14-26页 |
| 2.1 梯度脸 | 第14-16页 |
| 2.2 正交梯度相位脸 | 第16-18页 |
| 2.3 正交梯度二值模式 | 第18-20页 |
| 2.4 算法描述 | 第20-21页 |
| 2.5 实验结果对比 | 第21-25页 |
| 2.5.1 CMU PIE人脸库实验 | 第21-23页 |
| 2.5.2 Extended Yale B人脸库实验 | 第23-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于Tetrolet变换的光照不变特征提取算法 | 第26-36页 |
| 3.1 Tetrolet变换 | 第26-28页 |
| 3.2 视网膜模型 | 第28-29页 |
| 3.3 算法描述 | 第29-30页 |
| 3.4 实验结果对比 | 第30-35页 |
| 3.4.1 CMU PIE人脸库实验 | 第30-33页 |
| 3.4.2 Extended Yale B人脸库实验 | 第33-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于Retinex理论的光照不变特征提取算法 | 第36-47页 |
| 4.1 单/多尺度Retinex | 第36-38页 |
| 4.2 自适应非下采样拉普拉斯分解 | 第38-39页 |
| 4.3 算法描述 | 第39-41页 |
| 4.4 实验结果对比 | 第41-45页 |
| 4.4.1 CMU PIE人脸库实验 | 第41-43页 |
| 4.4.2 Extended Yale B人脸库实验 | 第43-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 第5章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 5.1 工作总结 | 第47页 |
| 5.2 研究展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 附录A 个人简历 | 第54-55页 |
| 附录B 在校期间发表的学术论文及研究成果 | 第55-56页 |
| 附录C 论文中的用图 | 第56-57页 |
| 附录D 论文中的用表 | 第57页 |
