| 摘要 | 第1-4页 |
| AB STRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-24页 |
| ·人脸识别技术研究的必要性和内容 | 第7-9页 |
| ·人脸识别技术的研究现状 | 第9-23页 |
| ·基于几何特征的人脸识别方法 | 第9-10页 |
| ·基于模板匹配的人脸识别方法 | 第10-14页 |
| ·特征脸方法 | 第14-16页 |
| ·隐马尔科夫模型 | 第16-20页 |
| ·基于神经网络的方法 | 第20-22页 |
| ·弹性图匹配方法 | 第22页 |
| ·其他人脸识别方法 | 第22-23页 |
| ·本论文的主要内容及安排 | 第23-24页 |
| ·研究的主要内容 | 第23页 |
| ·研究的目的 | 第23-24页 |
| 第二章 基于主分量线性判别方法人脸识别系统的研究 | 第24-32页 |
| ·人脸图像预处理 | 第26-27页 |
| ·几何归一化 | 第26-27页 |
| ·灰度归一化 | 第27页 |
| ·人脸图像集训练 | 第27-30页 |
| ·对总体人脸图像数据矩阵作主成分分析并求取投影矩阵 | 第27-29页 |
| ·求FLD投影矩阵和总体的最佳投影矩阵 | 第29-30页 |
| ·投影 | 第30页 |
| ·判别分类 | 第30页 |
| ·仿真结果 | 第30-32页 |
| 第三章 EBGM算法的原理 | 第32-42页 |
| ·Fourier变换与Gabor变换 | 第32-33页 |
| ·Fourier变换 | 第32-33页 |
| ·二维图像的Gabor变换与人脸的表示 | 第33-37页 |
| ·Jets的定义 | 第34-35页 |
| ·人脸表示 | 第35-37页 |
| ·相似度量及搜索策略 | 第37-42页 |
| ·相似度量 | 第37-40页 |
| ·搜索策略 | 第40-42页 |
| 第四章 基于Gabor小波人脸识别系统的实现 | 第42-56页 |
| ·人脸模型图库的建立 | 第42-47页 |
| ·人工标注人脸图像的特征点 | 第42-43页 |
| ·边数据的计算 | 第43-44页 |
| ·GaborJet的生成 | 第44-47页 |
| ·眼睛的定位和人脸图像的标准化 | 第47-49页 |
| ·两个眼睛的中心的定位及几何标准化 | 第48-49页 |
| ·人脸图像的灰度标准化 | 第49页 |
| ·图像特征点的搜索及人脸图形数据库的生成 | 第49-53页 |
| ·弹性粗匹配 | 第50-51页 |
| ·弹性精确匹配 | 第51-53页 |
| ·人脸图形数据库的生成 | 第53页 |
| ·人脸的度量 | 第53-55页 |
| ·仿真结果 | 第55-56页 |
| 第五章 结论及今后的工作 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 独创性声明 | 第62页 |