| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 缩略词表 | 第9-10页 |
| 1 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-15页 |
| 1.1.1 生物特征识别概述 | 第10-11页 |
| 1.1.2 人脸识别的研究背景及研究内容 | 第11-12页 |
| 1.1.3 人脸识别的应用和发展 | 第12-14页 |
| 1.1.4 人脸识别面临的问题 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.1 基于光照预处理和光照归一化的算法 | 第16页 |
| 1.2.2 基于光照不变特征提取的算法 | 第16-17页 |
| 1.2.3 基于人脸建模的算法 | 第17-18页 |
| 1.3 论文结构 | 第18-19页 |
| 2 基于边缘检测算子的人脸光照不变特征提取 | 第19-41页 |
| 2.1 人脸光照模型 | 第19-20页 |
| 2.2 边缘检测算子简介 | 第20-22页 |
| 2.2.1 Sobel算子 | 第20-21页 |
| 2.2.2 Prewitt算子 | 第21页 |
| 2.2.3 Kirsch算子 | 第21-22页 |
| 2.2.4 Laplacian算子 | 第22页 |
| 2.3 基于边缘检测算子与除法运算的人脸光照不变特征提取 | 第22-32页 |
| 2.3.1 基于Sobel算子的算法 | 第23-24页 |
| 2.3.2 基于Prewitt算子的算法 | 第24-25页 |
| 2.3.3 基于Kirsch算子的算法 | 第25-26页 |
| 2.3.4 基于Laplacian算子的算法 | 第26-27页 |
| 2.3.5 实验结果 | 第27-32页 |
| 2.4 基于对数变换与边缘检测算子的人脸光照不变特征提取 | 第32-40页 |
| 2.4.1 基于对数变换与Sobel算子的算法 | 第32-33页 |
| 2.4.2 基于对数变换与Prewitt算子的算法 | 第33-34页 |
| 2.4.3 基于对数变换与Kirsch算子的算法 | 第34-35页 |
| 2.4.4 基于对数变换与Laplacian算子的算法 | 第35-36页 |
| 2.4.5 实验结果 | 第36-40页 |
| 2.5 小结 | 第40-41页 |
| 3 基于平滑滤波的人脸光照不变特征提取 | 第41-52页 |
| 3.1 平滑滤波 | 第41-43页 |
| 3.1.1 均值滤波 | 第41页 |
| 3.1.2 高斯平滑滤波 | 第41-42页 |
| 3.1.3 常用的平滑滤波模板 | 第42-43页 |
| 3.2 基于平滑滤波与除法运算的人脸光照不变特征提取 | 第43-47页 |
| 3.2.1 算法原理 | 第43-44页 |
| 3 2.2 实验结果 | 第44-47页 |
| 3.3 基于对数变换与平滑滤波的人脸光照不变特征提取 | 第47-50页 |
| 3.3.1 算法原理 | 第47-48页 |
| 3.3.2 实验结果 | 第48-50页 |
| 3.4 小结 | 第50-52页 |
| 4 基于图像变换的人脸光照预处理算法 | 第52-65页 |
| 4.1 基于离散余弦变换与Wallis算法的人脸光照预处理 | 第52-55页 |
| 4.1.1 算法思路 | 第52页 |
| 4.1.2 离散余弦变换 | 第52-53页 |
| 4.1.3 Wallis变换 | 第53-54页 |
| 4.1.4 实验结果 | 第54-55页 |
| 4.2 基于离散余弦变换与梯度脸算法的人脸光照预处理 | 第55-58页 |
| 4.2.1 算法思路 | 第55页 |
| 4.2.2 梯度脸算法 | 第55-57页 |
| 4.2.3 实验结果 | 第57-58页 |
| 4.3 基于小波变换与梯度脸算法的人脸光照预处理 | 第58-61页 |
| 4.3.1 算法思路 | 第58-59页 |
| 4.3.2 小波变换 | 第59-60页 |
| 4.3.3 实验结果 | 第60-61页 |
| 4.4 基于二维经验模式分解与梯度脸算法的人脸光照预处理 | 第61-63页 |
| 4.4.1 算法思路 | 第61-62页 |
| 4.4.2 经验模式分解 | 第62-63页 |
| 4.4.3 实验结果 | 第63页 |
| 4.5 小结 | 第63-65页 |
| 5 结论与展望 | 第65-68页 |
| 5.1 结论 | 第65-67页 |
| 5.2 展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 攻读学位期间发表的论文与研究成果清单 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
