| 第一章 绪论 | 第1-22页 |
| ·研究背景 | 第12页 |
| ·计算机视觉理论 | 第12-16页 |
| ·人脸图象识别的应用前景 | 第16页 |
| ·本文要研究的问题 | 第16-19页 |
| ·识别系统构成 | 第19-20页 |
| ·论文主要贡献 | 第20-21页 |
| ·论文的内容及组织 | 第21-22页 |
| 第二章 人脸图象识别技术及识别系统 | 第22-36页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·神经生理学方面的进展 | 第22页 |
| ·脑神经学方面的进展 | 第22-23页 |
| ·计算视觉进展 | 第23-33页 |
| ·基于特征比较法 | 第23-24页 |
| ·基于模板匹配法 | 第24-25页 |
| ·人工神经网络方法 | 第25-27页 |
| ·主成分分析(Principal Components Analysis-PCA)法 | 第27-28页 |
| ·局部特征分析(Local Feature Analysis)技术 | 第28-30页 |
| ·弹性匹配法 | 第30-32页 |
| ·柔性形状模型(Flexible Appearance Model)技术 | 第32-33页 |
| ·一些商用人脸识别软件 | 第33-35页 |
| ·TrueFace | 第34页 |
| ·Face-It | 第34页 |
| ·Technology Recognition Systems-TRS | 第34-35页 |
| ·结论 | 第35-36页 |
| 第三章 人脸特征探测的几种方法 | 第36-45页 |
| ·简介 | 第36页 |
| ·参数化模型法 | 第36-40页 |
| ·图象的各种表示 | 第36-37页 |
| ·眼睛模型 | 第37-39页 |
| ·嘴巴模型、鼻子模型 | 第39-40页 |
| ·方法的优缺点 | 第40页 |
| ·基于模板的探测方法 | 第40-42页 |
| ·模板表示 | 第40页 |
| ·图象标准化 | 第40-42页 |
| ·方法的优缺点 | 第42页 |
| ·利用数学算子进行探测 | 第42-44页 |
| ·特征探测模型 | 第43-44页 |
| ·方法的优缺点 | 第44页 |
| ·结论 | 第44-45页 |
| 第四章 基于通用形变模型的人脸轮廓特征提取 | 第45-58页 |
| ·引言 | 第45-46页 |
| ·通用形变模型的形成 | 第46-51页 |
| ·轮廓特征点的选取 | 第46页 |
| ·形变模型的形成 | 第46-48页 |
| ·形变模型的能量 | 第48-51页 |
| ·模型匹配 | 第51-56页 |
| ·全局匹配 | 第52-54页 |
| ·局部匹配 | 第54-56页 |
| ·实验 | 第56-57页 |
| ·结论 | 第57-58页 |
| 第五章 基于PCA方法的人脸图象识别及人脸局部特征探测 | 第58-87页 |
| ·引言 | 第58-59页 |
| ·PCA方法在人脸图象识别中的应用及存在的问题 | 第59-80页 |
| ·本征向量的表示能力 | 第60-63页 |
| ·本征向量的选择 | 第63-66页 |
| ·光照的影响 | 第66页 |
| ·尺度的影响 | 第66-71页 |
| ·旋转因素的影响 | 第71-79页 |
| ·小结 | 第79-80页 |
| ·人脸局部特征探测 | 第80-84页 |
| ·逐步求精定位法 | 第81-82页 |
| ·实验 | 第82-84页 |
| ·利用局部特征识别人脸图象 | 第84-86页 |
| ·结论 | 第86-87页 |
| 第六章 人脸图象的双属性图表示 | 第87-103页 |
| ·引言 | 第87-88页 |
| ·Gabor变换 | 第88-91页 |
| ·傅里叶变换 | 第88页 |
| ·Gabor变换 | 第88-91页 |
| ·基于数学变换的特征提取 | 第91-99页 |
| ·特征的生成 | 第91-95页 |
| ·实验 | 第95-96页 |
| ·实验结果 | 第96-98页 |
| ·小结 | 第98-99页 |
| ·人脸图象的双属性图表示 | 第99-102页 |
| ·关系图(Relational Graph) | 第99页 |
| ·属性图(Attributed Graph) | 第99-100页 |
| ·双属性图(Dual Attributed Graph-DAG) | 第100-102页 |
| ·结论 | 第102-103页 |
| 第七章 人脸图象识别 | 第103-121页 |
| ·引言 | 第103页 |
| ·待识人脸图象的表示 | 第103-108页 |
| ·局部特征点的确定 | 第103-104页 |
| ·局部主成分特征的确定 | 第104页 |
| ·Gabor系数特征的确定 | 第104-108页 |
| ·双属性图匹配 | 第108-117页 |
| ·匹配函数 | 第108-109页 |
| ·λ_1的确定 | 第109页 |
| ·光照的处理 | 第109-110页 |
| ·尺度的处理 | 第110-111页 |
| ·平面旋转人脸图象的处理 | 第111-113页 |
| ·深度旋转人脸图象的处理 | 第113-114页 |
| ·图象识别 | 第114-115页 |
| ·方法的有效性 | 第115-117页 |
| ·实验 | 第117-120页 |
| ·图象尺度、旋转情况的确定 | 第117-118页 |
| ·人脸图象识别 | 第118-120页 |
| ·结论 | 第120-121页 |
| 第八章 结论与展望 | 第121-124页 |
| ·本文所完成的工作 | 第121-122页 |
| ·今后的研究方向 | 第122-124页 |
| 参考文献 | 第124-132页 |
| 作者简历 | 第132页 |
