| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-31页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·人脸识别算法性能评测 | 第10-12页 |
| ·两种认证模式 | 第10页 |
| ·评价指标 | 第10-11页 |
| ·常用三维人脸数据库 | 第11页 |
| ·评测项目 | 第11-12页 |
| ·三维及多模态人脸识别算法综述 | 第12-23页 |
| ·基于三维点云的方法 | 第12-13页 |
| ·基于子空间的方法 | 第13-14页 |
| ·基于轮廓线的方法 | 第14-15页 |
| ·基于其它特征的方法 | 第15-19页 |
| ·基于多分类器融合的方法 | 第19-20页 |
| ·多模态融合的方法 | 第20-23页 |
| ·三维人脸数据获取技术 | 第23-29页 |
| ·立体视觉 | 第24-28页 |
| ·结构光 | 第28-29页 |
| ·本文主要工作和创新点 | 第29-30页 |
| ·本文的组织结构 | 第30-31页 |
| 第二章 基于ICP 的三维人脸识别 | 第31-41页 |
| ·迭代对应点算法（ICP） | 第31-35页 |
| ·概述 | 第31-32页 |
| ·ICP 算法分类 | 第32-33页 |
| ·本文采用的ICP 算法 | 第33-35页 |
| ·基于ICP 的识别方法 | 第35-38页 |
| ·滤除局外点 | 第35-36页 |
| ·提取人脸的感兴趣区域 | 第36-37页 |
| ·粗略配准 | 第37页 |
| ·填补孔洞 | 第37-38页 |
| ·ICP 算法精细配准 | 第38页 |
| ·实验结果 | 第38-40页 |
| ·测试数据库介绍 | 第38-39页 |
| ·算法性能比较和分析 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第三章 基于3DLBP 和广义判别分析的三维人脸识别 | 第41-59页 |
| ·LBP 直方图特征表示 | 第41-45页 |
| ·局部二值模式（LBP） | 第41-43页 |
| ·LBP 直方图序列（LBPHS） | 第43-44页 |
| ·LBPHS 的匹配 | 第44-45页 |
| ·三维LBP（3DLBP） | 第45-46页 |
| ·广义判别分析（GDA） | 第46-50页 |
| ·符号表示 | 第46-48页 |
| ·特征空间中的GDA 表示 | 第48-49页 |
| ·特征值求解 | 第49-50页 |
| ·3DLBP 和GDA 的结合 | 第50-51页 |
| ·主成分分析（PCA） | 第51-53页 |
| ·实验结果 | 第53-58页 |
| ·测试数据库介绍 | 第53-55页 |
| ·算法性能比较和分析 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第四章 LBP 和LGBP 算子的比较研究 | 第59-79页 |
| ·LGBP 直方图特征表示 | 第59-63页 |
| ·Gabor 幅值图谱 | 第59-60页 |
| ·局部Gabor 二值模式（LGBP） | 第60-61页 |
| ·LGBP 直方图序列（LGBPHS） | 第61-62页 |
| ·LGBPHS 的匹配 | 第62-63页 |
| ·Fisherfaces 方法 | 第63-65页 |
| ·集成分段FDA（EPFDA） | 第65-66页 |
| ·多模态融合方法 | 第66-68页 |
| ·实验结果 | 第68-78页 |
| ·测试数据库介绍 | 第68-69页 |
| ·算法性能比较和分析 | 第69-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 第五章 基于LBP 和级联AdaBoost 的多模态人脸识别 | 第79-89页 |
| ·AdaBoost 算法 | 第79-81页 |
| ·基于级联AdaBoost 的LBP 特征选择 | 第81-83页 |
| ·AdaLBPH 的Fisher 判别分析 | 第83页 |
| ·多模态融合方法 | 第83-84页 |
| ·实验结果 | 第84-87页 |
| ·本章小结 | 第87-89页 |
| 第六章 总结和展望 | 第89-91页 |
| ·本文的工作总结 | 第89-90页 |
| ·今后的工作展望 | 第90-91页 |
| 参考文献 | 第91-105页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第105-106页 |
| 致谢 | 第106页 |