| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 人脸识别研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 人脸识别光照问题研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 测试人脸库说明 | 第13-14页 |
| 1.4 主要研究工作和内容安排 | 第14-16页 |
| 2 光照归一化算法及验证分析 | 第16-25页 |
| 2.1 伽马校正 | 第16-18页 |
| 2.1.1 算法原理 | 第16-17页 |
| 2.1.2 光照补偿效果 | 第17-18页 |
| 2.2 对数变换 | 第18-19页 |
| 2.2.1 算法原理 | 第18页 |
| 2.2.2 光照补偿效果 | 第18-19页 |
| 2.3 直方图均衡化 | 第19-21页 |
| 2.3.1 算法原理 | 第19-20页 |
| 2.3.2 光照补偿效果 | 第20-21页 |
| 2.4 同态滤波 | 第21-22页 |
| 2.4.1 算法原理 | 第21-22页 |
| 2.4.2 光照补偿效果 | 第22页 |
| 2.5 算法性能对比分析 | 第22-23页 |
| 2.6 本章小结 | 第23-25页 |
| 3 光照不变特征提取算法及验证分析 | 第25-46页 |
| 3.1 人脸光照模型 | 第25-26页 |
| 3.1.1 朗伯光照模型 | 第25页 |
| 3.1.2 辐照度光照模型 | 第25-26页 |
| 3.2 基于多尺度 Retinex 的光照不变特征提取方法 | 第26-29页 |
| 3.2.1 多尺度 Retinex 算法描述 | 第26-27页 |
| 3.2.2 光照不变特征提取验证 | 第27-29页 |
| 3.3 基于对数全变差模型的光照不变特征提取方法 | 第29-31页 |
| 3.3.1 对数全变差模型算法描述 | 第29-30页 |
| 3.3.2 光照不变特征提取验证 | 第30-31页 |
| 3.4 基于多尺度小波变换的光照不变特征提取方法 | 第31-37页 |
| 3.4.1 LWT 算法描述 | 第32-35页 |
| 3.4.2 光照不变特征提取验证 | 第35-37页 |
| 3.5 基于非下采样轮廓波变换的光照不变特征提取方法 | 第37-44页 |
| 3.5.1 NSCT 算法描述 | 第37-38页 |
| 3.5.2 非下采样金字塔滤波器(NSP) | 第38-39页 |
| 3.5.3 非下采样方向滤波器组(NSDFB) | 第39-41页 |
| 3.5.4 基于 NSCT 光照不变特征提取 | 第41-42页 |
| 3.5.5 光照不变特征提取验证 | 第42-44页 |
| 3.6 本章小结 | 第44-46页 |
| 4 融合自适应平滑和 NSCT 的人脸识别方法 | 第46-58页 |
| 4.1 融合自适应平滑和 NSCT 的光照不变特征提取方法 | 第46-48页 |
| 4.1.1 低频子带自适应平滑处理 | 第46-48页 |
| 4.1.2 光照不变特征的提取步骤 | 第48页 |
| 4.2 融合自适应平滑和 NSCT 的光照不变特征提取验证 | 第48-50页 |
| 4.3 算法性能对比及分析 | 第50-56页 |
| 4.3.1 算法仿真设定 | 第50-51页 |
| 4.3.2 实验结果及分析 | 第51-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-58页 |
| 5 展望与总结 | 第58-60页 |
| 5.1 本文总结 | 第58-59页 |
| 5.2 展望 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 附录 | 第67页 |
| A 作者在攻读学位期间发表的论文（和专利）目录 | 第67页 |
| B 作者在攻读学位期间参与的科研项目 | 第67页 |
