| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-11页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·研究进展及现状 | 第8页 |
| ·论文的主要工作和内容安排 | 第8-11页 |
| 2 小波变换及Curvelet变换 | 第11-29页 |
| ·小波变换的相关理论和实现 | 第11-15页 |
| ·小波变换的理论 | 第11-12页 |
| ·二维快速小波变换及其实现算法 | 第12-15页 |
| ·图像的多尺度几何分析 | 第15-19页 |
| ·自适应方法 | 第16-17页 |
| ·非自适应方法 | 第17-19页 |
| ·多尺度几何分析目前的研究状况 | 第19页 |
| ·第一代Curvelet变换 | 第19-22页 |
| ·Radon变换 | 第19-20页 |
| ·Ridgelet变换 | 第20-21页 |
| ·Curvelet变换 | 第21-22页 |
| ·第二代Curvelet变换 | 第22-28页 |
| ·连续的Curvelet变换 | 第22-24页 |
| ·离散的Curvelet变换 | 第24-25页 |
| ·Curvelet系数在C~2奇异点上的表现 | 第25-27页 |
| ·第二代离散Curvelet变换的实现 | 第27-28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| 3 人脸图像的特征选择与特征提取 | 第29-43页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·特征选择与特征提取 | 第29-37页 |
| ·特征选择标准 | 第29页 |
| ·基于PCA的特征提取 | 第29-33页 |
| ·基于LDA的特征提取 | 第33-37页 |
| ·基本决策理论 | 第37-39页 |
| ·正态分布 | 第37页 |
| ·基本决策理论 | 第37-38页 |
| ·参数的估计 | 第38-39页 |
| ·分类法 | 第39-41页 |
| ·距离度量 | 第39页 |
| ·分类法 | 第39-41页 |
| ·小结 | 第41-43页 |
| 4 基于Curvelet+PCA/LDA的人脸识别 | 第43-63页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·人脸识别研究发展现状 | 第43-44页 |
| ·神经生理学、心理学的主要结论 | 第43页 |
| ·机器识别人脸的现状 | 第43-44页 |
| ·人脸识别的研究内容及应用 | 第44-48页 |
| ·人脸识别的研究内容 | 第44页 |
| ·人脸的特征提取 | 第44-45页 |
| ·人脸的识别 | 第45页 |
| ·人脸识别的方法 | 第45-48页 |
| ·基于Yale表情人脸库的Curvelet变换的人脸识别算法的设计 | 第48-56页 |
| ·Curvelet变换的人脸识别算法的主要步骤 | 第48-49页 |
| ·Yale表情人脸库的输入及Curvelet系数分解 | 第49-51页 |
| ·基于PCA/LDA的人脸识别 | 第51-55页 |
| ·实验结果分析 | 第55-56页 |
| ·基于Yale_B光照人脸库的Curvelet变换的人脸识别算法的设计 | 第56-59页 |
| ·Yale_B光照人脸库 | 第56-57页 |
| ·尺寸预处理 | 第57-58页 |
| ·实验结果分析 | 第58-59页 |
| ·基于Curvelet变换的人脸识别拒识率/误识率算法设计 | 第59-63页 |
| ·基于Curvelet变换的人脸识别拒误识率/拒识率原理框图 | 第60页 |
| ·实验结果分析 | 第60-63页 |
| 5 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·总结 | 第63-64页 |
| ·未来工作的展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
| 在校期间发表的论文 | 第69页 |
