| 声 明 | 第1页 |
| 关于论文使用授权的说明 | 第2-3页 |
| 摘 要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-26页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·生物特征识别技术 | 第11-20页 |
| ·生物特征识别系统 | 第12-13页 |
| ·生物特征识别技术的优点 | 第13页 |
| ·生物特征识别技术存在的问题 | 第13-14页 |
| ·主要的生物特征识别技术 | 第14-18页 |
| ·生物特征识别与信息融合 | 第18-19页 |
| ·生物特征识别技术的应用和前景 | 第19-20页 |
| ·人脸识别的研究意义 | 第20-21页 |
| ·论文研究的问题 | 第21-22页 |
| ·论文的主要贡献 | 第22-24页 |
| ·论文的组织结构 | 第24-26页 |
| 第二章 人脸识别技术综述 | 第26-42页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·主要的人脸识别方法 | 第26-38页 |
| ·基于全局特征的方法 | 第26-31页 |
| ·基于局部特征的方法 | 第31-35页 |
| ·基于神经网络的方法 | 第35-36页 |
| ·基于支持向量机的方法 | 第36-38页 |
| ·一些经典方法的比较 | 第38-40页 |
| ·模板与特征 | 第39页 |
| ·特征脸与线性判别分析 | 第39页 |
| ·特征脸与独立元分析 | 第39-40页 |
| ·特征脸、弹性匹配与神经网络 | 第40页 |
| ·FERET 评价 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第三章基于高斯混合模型的人脸图象识别 | 第42-62页 |
| ·引言 | 第42-43页 |
| ·统一概率模型 | 第43-45页 |
| ·基于类内差别与类间差别的统一概率模型 | 第45-48页 |
| ·类内和类间双子空间方法 | 第45-46页 |
| ·类内差别与类间差别 | 第46-48页 |
| ·高斯混合模型 | 第48-49页 |
| ·多个高斯混合模型的融合 | 第49-50页 |
| ·实验 | 第50-55页 |
| ·ORL 数据库 | 第51-53页 |
| ·ICT-JDL 数据库 | 第53-55页 |
| ·讨论 | 第55-59页 |
| ·本章小结 | 第59-62页 |
| 第四章基于身份子空间统一模型的人脸识别方法 | 第62-78页 |
| ·引言 | 第62页 |
| ·统一模型 | 第62-65页 |
| ·主成分子空间 | 第63-64页 |
| ·统一协方差矩阵 | 第64页 |
| ·贝叶斯匹配 | 第64-65页 |
| ·身份子空间 | 第65-74页 |
| ·镜像图象和对称分布 | 第66-67页 |
| ·奇对称与偶对称 | 第67-69页 |
| ·身份子空间与非身份子空间 | 第69-74页 |
| ·实验 | 第74-77页 |
| ·实验数据 | 第74-76页 |
| ·实验结果 | 第76-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 第五章基于遗传算法的人脸精确定位 | 第78-92页 |
| ·引言 | 第78-79页 |
| ·遗传算法的主要思想 | 第79-84页 |
| ·一些基本术语 | 第80-81页 |
| ·遗传算法的主要过程 | 第81-84页 |
| ·遗传算法的特点 | 第84页 |
| ·基于遗传算法的人脸精确定位的实现 | 第84-89页 |
| ·染色体表示 | 第84-86页 |
| ·遗传算子 | 第86-87页 |
| ·适应度函数的选择 | 第87-88页 |
| ·算法流程 | 第88-89页 |
| ·实验结果 | 第89-91页 |
| ·本章小结 | 第91-92页 |
| 第六章人脸识别中的特征选择 | 第92-106页 |
| ·引言 | 第92-93页 |
| ·单维特征优化 | 第93-95页 |
| ·线性Fisher 判别率（Linear Fisher’s Discriminant Ratio - FDR） | 第93-94页 |
| ·多峰重叠度量（Multimodal Overlap Measure –MOM） | 第94-95页 |
| ·多维特征优化 | 第95-98页 |
| ·分支定界法（Branch-and-Bound Search） | 第96页 |
| ·顺序前进法（Sequential Forward Selection - SFS） | 第96-97页 |
| ·顺序后退法（Sequential Backward Selection - SFS） | 第97页 |
| ·遗传特征选择 | 第97-98页 |
| ·实验 | 第98-104页 |
| ·单维特征优化方法 | 第98-101页 |
| ·多维特征优化方法 | 第101-104页 |
| ·本章小结 | 第104-106页 |
| 第七章总结与展望 | 第106-110页 |
| ·本文工作总结 | 第106-107页 |
| ·进一步的工作 | 第107-110页 |
| 参考文献 | 第110-122页 |
| 作者简介 | 第122页 |
| 攻读博士学位期间发表文章 | 第122-123页 |
| 致谢 | 第123页 |
