| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·课题的背景及其意义 | 第7-8页 |
| ·课题研究现状 | 第8-9页 |
| ·本文的研究内容及结构安排 | 第9-10页 |
| ·研究内容 | 第9页 |
| ·结构安排 | 第9-10页 |
| ·本章小结 | 第10-11页 |
| 第二章 常用的特征提取方法 | 第11-16页 |
| ·主成分分析 | 第11-12页 |
| ·线性判别分析 | 第12页 |
| ·最大间距准则 | 第12-13页 |
| ·二维主成分分析 | 第13-14页 |
| ·二维线性判别分析 | 第14-15页 |
| ·双向主成分分析 | 第15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第三章 融合小波和自适应类增广PCA 的人脸识别 | 第16-27页 |
| ·小波变换简介 | 第16-18页 |
| ·小波及小波变换定义 | 第16页 |
| ·二维小波变换与逆变换 | 第16-17页 |
| ·人脸图像小波分解 | 第17-18页 |
| ·类增广PCA | 第18-19页 |
| ·自适应类增广PCA | 第19-21页 |
| ·融合小波变换和自适应类增广PCA | 第21-22页 |
| ·实验结果与分析 | 第22-26页 |
| ·识别性能分析 | 第23-25页 |
| ·时间和综合性能分析 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 融合2DPCA 和模糊2DLDA 的人脸识别 | 第27-36页 |
| ·模糊图像识别 | 第27-28页 |
| ·模糊Fisherface | 第28-29页 |
| ·模糊2DLDA | 第29页 |
| ·模糊(2D)2PCALDA 算法 | 第29-30页 |
| ·实验结果与分析 | 第30-35页 |
| ·Yale 库上的试验结果 | 第30-31页 |
| ·FERET 库上的试验结果 | 第31-33页 |
| ·参数p 的分析 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第五章 二维类增广PCA | 第36-40页 |
| ·二维类增广PCA | 第36-37页 |
| ·用2DPCA 进行预处理 | 第36页 |
| ·对特征矩阵归一化 | 第36-37页 |
| ·根据类信息获得类增广数据 | 第37页 |
| ·对类增广数据进行2DPCA 处理 | 第37页 |
| ·实验结果与分析 | 第37-39页 |
| ·Yale 库实验结果分析 | 第37-38页 |
| ·FERET 库实验结果分析 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第六章 总结与展望 | 第40-42页 |
| ·本文总结 | 第40页 |
| ·展望 | 第40-42页 |
| 致谢 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43-46页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第46页 |