| 内容提要 | 第1-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-17页 |
| ·人脸识别的研究背景与意义 | 第7-8页 |
| ·人脸识别流程 | 第8-9页 |
| ·人脸识别的国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·人脸作为生物特征识别方法的优势与不足 | 第10-11页 |
| ·人脸识别的技术优势 | 第10页 |
| ·人脸识别的弱点 | 第10-11页 |
| ·人脸识别技术的难点 | 第11-15页 |
| ·论文的研究思想及组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 人脸识别方法研究 | 第17-30页 |
| ·特征脸方法 | 第17-18页 |
| ·特征脸方法概述 | 第17-18页 |
| ·特征脸方法的优缺点 | 第18页 |
| ·隐马尔可夫模型方法 | 第18-22页 |
| ·特征提取 | 第19-20页 |
| ·人脸模型的训练 | 第20-22页 |
| ·人脸检测与识别 | 第22页 |
| ·基于神经网络的方法 | 第22-25页 |
| ·弹性图匹配方法 | 第25-28页 |
| ·弹性图匹配方法基本原理 | 第25-27页 |
| ·弹性图匹配方法改进及分析 | 第27-28页 |
| ·其它人脸识别方法 | 第28-30页 |
| 第3章 人脸图像的预处理 | 第30-43页 |
| ·眼睛定位 | 第30-35页 |
| ·灰度直方图 | 第31-32页 |
| ·初始阈值的估计 | 第32-33页 |
| ·自动阈值法人眼的定位 | 第33-35页 |
| ·几何归一 | 第35-39页 |
| ·灰度均衡 | 第39-43页 |
| 第4章 特征脸识别方法详述及实验过程 | 第43-53页 |
| ·特征脸计算数学基础 | 第43-46页 |
| ·特征脸识别的实现 | 第46-48页 |
| ·实验过程及结果 | 第48-52页 |
| ·实验结果分析 | 第52-53页 |
| 第5章 改进的特征脸识别方法及与BP人工神经网络的结合 | 第53-73页 |
| ·改进特征脸方法实现的流程图 | 第54-55页 |
| ·改进方法 | 第55-61页 |
| ·类内平均脸法的提出 | 第55-58页 |
| ·基于特征加权的提出 | 第58-61页 |
| ·结合BP 神经网络对人脸特征进行分类 | 第61-70页 |
| ·P 人工神经网络的结构 | 第61-65页 |
| ·使用BP 人工神经网络对人脸进行分类 | 第65-67页 |
| ·改进的BP 人工神经网络算法 | 第67-70页 |
| ·实验结果及分析 | 第70-73页 |
| 第6章 总结与展望 | 第73-75页 |
| ·总结 | 第73页 |
| ·展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 摘要 | 第79-82页 |
| ABSTRACT | 第82-85页 |
| 致谢 | 第85页 |