| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·选题意义和相关背景 | 第11-12页 |
| ·人脸识别技术发展介绍 | 第12-14页 |
| ·主要人脸识别方法 | 第14-16页 |
| ·主元分析法 | 第14-15页 |
| ·线性判别分析 | 第15页 |
| ·弹性图匹配 | 第15-16页 |
| ·神经网络的方法 | 第16页 |
| ·本论文所做的工作 | 第16-19页 |
| ·本文的主要工作和创新 | 第16-17页 |
| ·本论文结构安排 | 第17-19页 |
| 第二章 核相关函数 | 第19-25页 |
| ·核函数基础 | 第19-20页 |
| ·相关性 | 第20-21页 |
| ·核相关函数 | 第21-24页 |
| ·核相关函数概念 | 第21-22页 |
| ·高斯核 | 第22页 |
| ·核相关的特性 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 后验概率联合模型 | 第25-31页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·PUM 模型 | 第25-30页 |
| ·PUM 模型的思想 | 第25-26页 |
| ·和方法与积方法 | 第26-28页 |
| ·PUM 模型的实现 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 人脸特征提取技术 | 第31-42页 |
| ·人脸几何特征 | 第31-32页 |
| ·人脸像素特征 | 第32-41页 |
| ·小波特征及分块小波特征 | 第33-36页 |
| ·Gabor 特征及分块Gabor 特征 | 第36-38页 |
| ·分块 Gabor+CDLPP 特征 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 局部图像污染与人脸旋转下的鲁棒人脸识别研究 | 第42-57页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·核相关函数与PUM 结合的新方法 | 第42-46页 |
| ·新方法的基本介绍 | 第42-43页 |
| ·基于核相关函数的新鲁棒人脸识别模型 | 第43-46页 |
| ·解决人脸旋转问题 | 第46-49页 |
| ·背景介绍 | 第46-48页 |
| ·新鲁棒人脸识别模型解决人脸旋转问题 | 第48-49页 |
| ·识别实验 | 第49-56页 |
| ·仅有局部图像污染情况实验 | 第49-54页 |
| ·人脸旋转和局部图像污染情况实验 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 人脸识别原型系统设计与实现 | 第57-71页 |
| ·原型系统需求分析 | 第57-59页 |
| ·原型系统背景介绍 | 第57-58页 |
| ·系统开发环境 | 第58-59页 |
| ·原型系统框架 | 第59-61页 |
| ·系统模块详细设计 | 第61-66页 |
| ·人脸图像预处理模块 | 第61-63页 |
| ·人脸特征提取模块 | 第63页 |
| ·模型处理模块 | 第63-65页 |
| ·人脸识别模块 | 第65页 |
| ·系统管理模块 | 第65-66页 |
| ·系统关键类设计 | 第66-67页 |
| ·原型系统实现 | 第67-69页 |
| ·系统测试结果 | 第69-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第七章 总结与展望 | 第71-73页 |
| ·总结 | 第71-72页 |
| ·展望 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 攻读硕士期间取得的研究成果 | 第77-78页 |