| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题背景及项目情况 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状与水平 | 第10页 |
| ·人脸识别的研究意义与典型应用 | 第10-12页 |
| ·问题的提出及本文的贡献 | 第12-13页 |
| ·论文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 人脸识别技术理论简介 | 第14-22页 |
| ·自动人脸识别问题描述 | 第14-15页 |
| ·人脸识别的不同分类 | 第15页 |
| ·人脸识别算法综述 | 第15-20页 |
| ·知识表达—人脸的描述方法 | 第16-17页 |
| ·知识获取—特征提取算法 | 第17-19页 |
| ·知识精简—特征选择 | 第19页 |
| ·知识分类—相似性度量与分类算法 | 第19-20页 |
| ·知识融合 | 第20页 |
| ·人脸识别系统的构成 | 第20-22页 |
| 第三章 基于PCA及 ICA的人脸重构 | 第22-38页 |
| ·主成分分析 | 第22-24页 |
| ·PCA原理 | 第22-23页 |
| ·PCA的性质 | 第23-24页 |
| ·独立成分分析 | 第24-33页 |
| ·信息论基本概念 | 第24-29页 |
| ·ICA基本原理 | 第29-30页 |
| ·ICA的假设条件 | 第30-31页 |
| ·ICA的经典算法 | 第31-33页 |
| ·基于PCA/ICA的人脸重构 | 第33-38页 |
| ·ICA的人脸表示 | 第34-35页 |
| ·ICA信号预处理 | 第35-36页 |
| ·PCA/ICA的特征提取及人脸重构 | 第36-38页 |
| 第四章 基于PCA/ICA的人脸眼镜自动摘除的系统设计 | 第38-48页 |
| ·人脸图像预处理 | 第38-41页 |
| ·彩色图像灰度化 | 第38页 |
| ·几何校正 | 第38-40页 |
| ·图像增强 | 第40-41页 |
| ·眼镜摘除的系统实现 | 第41-48页 |
| ·眼镜遮挡区域提取 | 第43-44页 |
| ·PCA/ICA特征空间的训练过程 | 第44-45页 |
| ·迭代的人脸重构及误差补偿过程 | 第45-48页 |
| 第五章 基于MATLAB的系统仿真实现及结果分析 | 第48-57页 |
| ·MATLAB试验仿真过程 | 第48-52页 |
| ·实验数据来源 | 第48-49页 |
| ·质量评估标准 | 第49-52页 |
| ·试验数据及结果分析 | 第52-57页 |
| 第六章 工作总结与课题展望 | 第57-59页 |
| ·工作总结 | 第57页 |
| ·课题不足与展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第64页 |