| 1 引言 | 第1-17页 |
| 1．1 生物特征识别技术 | 第8-10页 |
| 1．1．1 指纹识别 | 第8-9页 |
| 1．1．2 虹膜识别 | 第9页 |
| 1．1．3 视网膜识别 | 第9页 |
| 1．1．4 声音和签字识别 | 第9-10页 |
| 1．1．5 面部识别 | 第10页 |
| 1．2 人脸识别技术 | 第10-14页 |
| 1．2．1 基于隐马尔可夫模型(HMM)的方法 | 第12-13页 |
| 1．2．2 基于小波变换的方法 | 第13页 |
| 1．2．3 基于神经网络的方法 | 第13-14页 |
| 1．3 数字图像获取 | 第14-17页 |
| 2 K-L变换 | 第17-26页 |
| 2．1 人脸图像的归一化 | 第17-19页 |
| 2．2 K-L变换 | 第19-26页 |
| 3 特征提取 | 第26-30页 |
| 3．1 基于欧氏距离测度的特征提取法 | 第26-27页 |
| 3．2 基于概率距离判据的特征提取法 | 第27-28页 |
| 3．3 基于互信息嫡的特征提取方法 | 第28-30页 |
| 4 实验具体步骤 | 第30-57页 |
| 4．1 实验结构设计框架 | 第30-32页 |
| 4．2 实验设计过程与实现 | 第32-57页 |
| 4．2．1 构建自己的DIB函数库 | 第32-33页 |
| 4．2．2 使用这些 DIB函数对人脸图像的 BMP文件进行示范读取 | 第33-41页 |
| 4．2．3 构建 Mklt函数库 | 第41-50页 |
| 4．2．4 样本集的特征提取 | 第50-53页 |
| 4．2．5 对所选取人脸图像进行人脸识别 | 第53-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 声明 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |