| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究课题的背景和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究历史与现状 | 第11-14页 |
| ·本文主要的研究内容和组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 光照变化条件下人脸识别概述 | 第16-24页 |
| ·人脸识别系统的组成 | 第16-17页 |
| ·光照变化条件下人脸识别技术 | 第17-22页 |
| ·基于统计学的方法 | 第18-19页 |
| ·基于人脸光照模型的方法 | 第19-20页 |
| ·基于光照不变特征的方法 | 第20-21页 |
| ·基于光照补偿的方法 | 第21-22页 |
| ·人脸识别的评测 | 第22-23页 |
| ·人脸数据库 | 第22-23页 |
| ·评价指标 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 光照变化条件下人脸图像预处理 | 第24-34页 |
| ·常用预处理方法 | 第24-31页 |
| ·直方图均衡化 | 第24-26页 |
| ·直方图规定化 | 第26-29页 |
| ·对数变换 | 第29页 |
| ·Gamma 灰度校正 | 第29-31页 |
| ·实验结果及分析 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第四章 基于离散余弦变换光照归一化的人脸识别 | 第34-56页 |
| ·光照模型简述 | 第34-36页 |
| ·朗伯光照模型 | 第34-35页 |
| ·辐照度模型 | 第35页 |
| ·两个光照模型之间的关系 | 第35-36页 |
| ·离散余弦变换（DCT）的基本原理 | 第36-37页 |
| ·基于 DCT 的光照归一化的人脸识别算法 | 第37-44页 |
| ·算法基本原理 | 第37-41页 |
| ·算法流程及其实现 | 第41-44页 |
| ·基于 DCT 的光照归一化的改进 | 第44-47页 |
| ·结合 LBP 特征的基于 DCT 的光照归一化 | 第47-55页 |
| ·局部二值模式(LBP) | 第47-53页 |
| ·结合 LBP 特征的基于 DCT 的光照归一化算法 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 人脸识别算法的整体实现 | 第56-68页 |
| ·人脸识别算法框架 | 第56-57页 |
| ·实验环境 | 第57页 |
| ·实验的人脸图像来源 | 第57-60页 |
| ·参数设置 | 第60-62页 |
| ·阈值系数 Ddis的选择 | 第60-61页 |
| ·参数 L 的选择 | 第61-62页 |
| ·实验结果及分析 | 第62-67页 |
| ·改进前后的算法对比实验 | 第62-64页 |
| ·本文提出的算法与经典算法的对比实验 | 第64-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 总结与展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 答辩委员会对论文的评定意见 | 第76页 |