| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| ·研究背景和意义 | 第12-13页 |
| ·自动人脸识别系统的基本组成 | 第13-14页 |
| ·人脸识别技术发展及现状 | 第14-16页 |
| ·人脸识别技术存在的难点 | 第16-18页 |
| ·主要研究工作 | 第18-20页 |
| ·本文安排 | 第20-21页 |
| 第二章 基于Wavelet 多尺度LBP/LTP 人脸特征提取 | 第21-41页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·局部三值模式人脸特征提取 | 第21-29页 |
| ·局部二值模式(LBP) | 第22-26页 |
| ·局部三值模式(LTP) | 第26-29页 |
| ·基于Wavelet 多尺度人脸特征提取 | 第29-36页 |
| ·小波多尺度分析 | 第29-32页 |
| ·Wavelet 多尺度LBP/LTP 特征提取 | 第32-36页 |
| ·基于卡方距离的相似性度量 | 第36-37页 |
| ·实验及结果分析 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第三章 基于双树复小波变换的边缘增强人脸识别 | 第41-63页 |
| ·引言 | 第41-42页 |
| ·双树复小波变换 | 第42-48页 |
| ·复小波变换(CWT) | 第42-44页 |
| ·双数复小波变换(DTCWT) | 第44-47页 |
| ·双树复小波变换的平移不变性 | 第47-48页 |
| ·双树复小波人脸特征提取及实验 | 第48-53页 |
| ·识别率性能实验 | 第49-51页 |
| ·身份辨识实验 | 第51-53页 |
| ·基于DTCWT 边缘增强的人脸识别 | 第53-62页 |
| ·算法原理 | 第53-59页 |
| ·实验及结果分析 | 第59-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第四章 基于DTCWT 人脸光照不变特征提取 | 第63-79页 |
| ·引言 | 第63页 |
| ·光照变化情况下的人脸识别技术介绍 | 第63-66页 |
| ·增加光源 | 第63-64页 |
| ·人脸图像的预处理 | 第64页 |
| ·光照不变特征提取 | 第64-65页 |
| ·三维建模方法 | 第65-66页 |
| ·朗伯光照模型和辐照度模型 | 第66-68页 |
| ·朗伯光照模型 | 第66-67页 |
| ·辐照度模型 | 第67-68页 |
| ·朗伯光照模型和辐照度模型之间的关系 | 第68页 |
| ·基于DTCWT 光照不变特征人脸识别 | 第68-74页 |
| ·光照不变特征提取 | 第68-71页 |
| ·局部边界判决分析(LMDA) | 第71-74页 |
| ·实验结果和分析 | 第74-78页 |
| ·Extended YaleB 人脸库上的实验 | 第75-77页 |
| ·CMU PIE 人脸库上的实验 | 第77-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 第五章 基于非下采样Contourlet 人脸光照不变特征提取 | 第79-103页 |
| ·引言 | 第79-80页 |
| ·非下采样Contourlet 变换 | 第80-87页 |
| ·Contourlet 变换 | 第80-84页 |
| ·非下采样Contourlet 变换 | 第84-87页 |
| ·基于NSCT 人脸识别算法 | 第87-94页 |
| ·NSCT 光照不变特征提取 | 第87-89页 |
| ·基于NSCT 人脸识别算法 | 第89-90页 |
| ·实验结果及分析 | 第90-94页 |
| ·小结 | 第94页 |
| ·融合NSCT 和TV-L1 特征的人脸识别算法 | 第94-99页 |
| ·TV-L1 模型 | 第95-97页 |
| ·融合算法及实验 | 第97-99页 |
| ·光照不变特征的光照不变性分析 | 第99-102页 |
| ·本章小结 | 第102-103页 |
| 结论 | 第103-106页 |
| 参考文献 | 第106-122页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第122-123页 |
| 致谢 | 第123-124页 |
| 附件 | 第124页 |