| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 生物特征识别的概念 | 第10-11页 |
| 1.2 生物特征识别技术简介 | 第11-15页 |
| 1.2.1 人脸识别 | 第11-12页 |
| 1.2.2 指纹识别 | 第12-13页 |
| 1.2.3 虹膜识别 | 第13页 |
| 1.2.4 其它生物识别技术简介 | 第13-14页 |
| 1.2.5 生物特征识别技术比较 | 第14-15页 |
| 1.3 生物特征识别技术的应用前景 | 第15页 |
| 1.4 人脸识别的主要步骤 | 第15-20页 |
| 1.4.1 人脸检测与跟踪 | 第16-17页 |
| 1.4.2 图像去噪 | 第17页 |
| 1.4.3 图像对准 | 第17-18页 |
| 1.4.4 特征提取 | 第18-19页 |
| 1.4.5 匹配与分析 | 第19-20页 |
| 1.5 本文内容简介 | 第20-21页 |
| 第二章 人脸识别中的特征选择及构造 | 第21-46页 |
| 2.1 LFW库以及自采集人脸数据库 | 第21-23页 |
| 2.1.1 LFW人脸数据库 | 第21-22页 |
| 2.1.2 自采集数据库 | 第22-23页 |
| 2.2 二进制特征 | 第23-30页 |
| 2.2.1 二进制特征的来源 | 第23-25页 |
| 2.2.2 二进制特征的总结 | 第25-30页 |
| 2.3 PLEB特征 | 第30-36页 |
| 2.3.1 图像中的BoW模型 | 第30-32页 |
| 2.3.2 PLEB与BoW的关系 | 第32-33页 |
| 2.3.3 PLEB特征的训练 | 第33-35页 |
| 2.3.4 提取人脸图像的PLEB特征 | 第35-36页 |
| 2.4 图像去噪预处理 | 第36-38页 |
| 2.4.1 均值滤波 | 第36页 |
| 2.4.2 非局部图像去噪算法(Non Local Means,NL-means) | 第36-38页 |
| 2.5 搜索排序算法的评价指标 | 第38-40页 |
| 2.5.1 单个查询的评价指标 | 第38-40页 |
| 2.5.2 多个查询的评价指标 | 第40页 |
| 2.6 实验结果 | 第40-44页 |
| 2.6.1 经典二进制特征的识别性能 | 第40-42页 |
| 2.6.2 PLEB特征的识别性能 | 第42-44页 |
| 2.7 图像块的选取对人脸识别的影响 | 第44-46页 |
| 第三章 针对小样本问题的算法比较 | 第46-56页 |
| 3.1 线性鉴别分析 | 第46-47页 |
| 3.2 人脸识别中的小样本问题 | 第47-48页 |
| 3.3 基于降维的解决小样本问题方法 | 第48-51页 |
| 3.3.1 奇异值分解 | 第48页 |
| 3.3.2 PCA降维与白化 | 第48-49页 |
| 3.3.3 在白化空间内寻找最佳投影方向 | 第49-50页 |
| 3.3.4 线性鉴别分析中的正则化处理 | 第50-51页 |
| 3.4 基于零空间的解决小样本问题方法 | 第51-53页 |
| 3.4.1 直接线性鉴别分析法 | 第51-52页 |
| 3.4.2 基于类内散度矩阵的零空间方法 | 第52页 |
| 3.4.3 基于全局散度矩阵的零空间方法 | 第52-53页 |
| 3.5 实验结果分析及展望 | 第53-56页 |
| 第四章 基于LAMP的人脸识别网页实现 | 第56-63页 |
| 4.1 LAMP网站架构设计方法 | 第56-57页 |
| 4.2 系统的三层架构模式 | 第57-58页 |
| 4.3 基于系统三层架构模式的图像对匹配网页实现 | 第58-60页 |
| 4.4 基于系统三层架构模式的相似脸搜索网页实现 | 第60-63页 |
| 第五章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 本文小结 | 第63页 |
| 5.2 展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 致谢 | 第70页 |