| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-13页 |
| 1 绪论 | 第13-22页 |
| ·生物特征识别的重要意义 | 第13-14页 |
| ·人脸识别较其它生物特征识别的优势 | 第14-15页 |
| ·人脸识别研究现状及应用前景 | 第15-17页 |
| ·当前人脸识别技术存在的问题 | 第17-19页 |
| ·本文的主要工作 | 第19-21页 |
| ·论文组织结构 | 第21-22页 |
| 2 人脸识别研究方法及性能评测概述 | 第22-40页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·基于局部特征的人脸识别方法 | 第22-26页 |
| ·基于几何特征的识别方法 | 第22-23页 |
| ·基于弹性图匹配的识别方法 | 第23-24页 |
| ·基于局部二值模式的识别方法 | 第24-26页 |
| ·基于全局特征的人脸识别方法 | 第26-35页 |
| ·主元分析法 | 第27-28页 |
| ·线性判别分析法 | 第28-29页 |
| ·独立元分析法 | 第29-30页 |
| ·核子空间法 | 第30-31页 |
| ·流形算法 | 第31-35页 |
| ·基于特征融合的人脸识别方法 | 第35页 |
| ·人脸识别算法性能评测 | 第35-39页 |
| ·国内外公用人脸图像数据库介绍 | 第35-37页 |
| ·FERET 测试 | 第37页 |
| ·FRVT 测试 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 3 基于 Gabor 幅值的统计纹理表征方法 | 第40-55页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·二维 Gabor 小波变换 | 第40-42页 |
| ·相关工作分析 | 第42-45页 |
| ·基于人脸关键特征点的Gabor 小波变换 | 第43-44页 |
| ·基于全局人脸的Gabor 小波变换 | 第44-45页 |
| ·基于 Gabor 幅值的统计纹理表征 | 第45-49页 |
| ·统计纹理特征提取 | 第45-46页 |
| ·特征转换 | 第46-48页 |
| ·算法描述 | 第48-49页 |
| ·实验结果与分析 | 第49-54页 |
| ·参数选择 | 第49-50页 |
| ·ORL 人脸库上的实验结果 | 第50-52页 |
| ·UMIST 人脸库上的实验结果 | 第52-53页 |
| ·实验结果分析 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 4 基于 Gabor 幅值与相位分布特性的纹理表征方法 | 第55-73页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·相关工作分析 | 第55-56页 |
| ·伽玛分布和广义高斯分布 | 第56-59页 |
| ·伽玛分布 | 第56-57页 |
| ·广义高斯分布 | 第57-59页 |
| ·基于 Gabor 幅值与相位的纹理表征 | 第59-65页 |
| ·基于Gabor 幅值的纹理表征 | 第59-61页 |
| ·基于Gabor 相位的纹理表征 | 第61-64页 |
| ·算法描述 | 第64-65页 |
| ·实验结果与分析 | 第65-71页 |
| ·参数选择 | 第65-66页 |
| ·Yale 人脸库上的实验结果 | 第66-69页 |
| ·ORL 人脸库上的实验结果 | 第69-70页 |
| ·FERET 人脸库上的实验结果 | 第70页 |
| ·实验结果分析与讨论 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-73页 |
| 5 基于 Gabor 实部与虚部分布特性的纹理表征方法 | 第73-89页 |
| ·引言 | 第73页 |
| ·基于 Gabor 实部与虚部的纹理表征 | 第73-81页 |
| ·基于Gabor 实部的纹理表征 | 第74-76页 |
| ·基于Gabor 虚部的纹理表征 | 第76-78页 |
| ·算法描述 | 第78-79页 |
| ·融合算法 | 第79-81页 |
| ·实验结果与分析 | 第81-88页 |
| ·参数选择 | 第81-82页 |
| ·Yale 人脸库上的实验结果 | 第82-84页 |
| ·ORL 人脸库上的实验结果 | 第84-85页 |
| ·FERET 人脸库上的实验结果 | 第85-86页 |
| ·CMU PIE 人脸库上的实验结果 | 第86-87页 |
| ·实验结果分析与讨论 | 第87-88页 |
| ·本章小结 | 第88-89页 |
| 6 Gabor 幅值的二维流形学习 | 第89-106页 |
| ·引言 | 第89-90页 |
| ·相关工作分析 | 第90-93页 |
| ·LPP | 第90-92页 |
| ·2DLPP | 第92-93页 |
| ·子模式技术 | 第93页 |
| ·子模式的2DLPP | 第93-96页 |
| ·Gabor 幅值的子模式 2DLPP 分析 | 第96-98页 |
| ·实验结果与分析 | 第98-105页 |
| ·子图像大小的选择 | 第99-101页 |
| ·Yale 人脸库上的实验结果 | 第101页 |
| ·ORL 人脸库上的实验结果 | 第101-102页 |
| ·FERET 人脸库上的实验结果 | 第102-104页 |
| ·CMU PIE 人脸库上的实验结果 | 第104页 |
| ·实验结果分析与讨论 | 第104-105页 |
| ·本章小结 | 第105-106页 |
| 7 总结与展望 | 第106-109页 |
| ·工作总结 | 第106-107页 |
| ·后续研究工作的展望 | 第107-109页 |
| 致谢 | 第109-110页 |
| 参考文献 | 第110-119页 |
| 附录 | 第119页 |