| 第一章 绪论 | 第1-22页 |
| ·生物特征识别 | 第10-12页 |
| ·生物特征识别的优势 | 第10-11页 |
| ·用于身份识别的生物特征的特点 | 第11页 |
| ·生物特征识别技术展望 | 第11-12页 |
| ·人脸检测与识别的研究背景和意义 | 第12-14页 |
| ·人脸检测与识别综述 | 第14-21页 |
| ·人脸检测 | 第15页 |
| ·人脸识别 | 第15-21页 |
| ·本文研究内容 | 第21-22页 |
| 第二章 眼睛梯度特征的人脸检测 | 第22-32页 |
| ·引言 | 第22-23页 |
| ·图像预处理 | 第23-24页 |
| ·人脸检测方法与实现 | 第24-30页 |
| ·边缘检测算子 | 第24-25页 |
| ·眼睛检测 | 第25-27页 |
| ·确定人脸区域 | 第27-30页 |
| ·实验结果与分析 | 第30-31页 |
| ·小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于K-L 变换和FISHER 线性判别的人脸识别技术 | 第32-62页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·K-L 变换 | 第32-40页 |
| ·离散的有限K-L 展开 | 第33-35页 |
| ·按K-L 展开式选择特征 | 第35-38页 |
| ·采用K-L 变换的分类特征提取 | 第38-40页 |
| ·FISHER线性判别 | 第40-48页 |
| ·Fisher 鉴别向量 | 第40-44页 |
| ·最优鉴别平面 | 第44-45页 |
| ·多类问题的Fisher 线性判别 | 第45-48页 |
| ·基于PCA 和FISHER线性判别分析的人脸识别 | 第48-60页 |
| ·特征脸 | 第48-49页 |
| ·计算特征脸 | 第49-52页 |
| ·特征向量的选取 | 第52-53页 |
| ·主成分分析算法改进 | 第53-54页 |
| ·Fisher 脸 | 第54-56页 |
| ·人脸识别算法步骤总结 | 第56-58页 |
| ·实验结果与分析 | 第58-60页 |
| ·小结 | 第60-62页 |
| 第四章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·论文总结 | 第62-63页 |
| ·工作展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-71页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 详细摘要 | 第73-92页 |