| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究人脸识别的背景与意义 | 第10-11页 |
| ·人脸识别的发展历程 | 第11-12页 |
| ·人脸识别的难点 | 第12-13页 |
| ·人脸识别技术的发展趋势 | 第13-14页 |
| ·人脸识别系统 | 第14-17页 |
| ·人脸识别的内容 | 第14-16页 |
| ·人脸识别系统的性能评价 | 第16-17页 |
| ·本文的章节安排 | 第17-18页 |
| 第2章 基于 PCA 与 BP 神经网络的人脸识别 | 第18-34页 |
| ·几种常用人脸特征提取方法及 PCA 原理 | 第18-21页 |
| ·人脸特征提取的常用方法 | 第18-19页 |
| ·PCA 的原理 | 第19-21页 |
| ·几种常用人脸识别方法及 BP 神经网络理论 | 第21-25页 |
| ·人脸识别的常用方法 | 第21-22页 |
| ·BP 神经网络 | 第22-25页 |
| ·基于 PCA 与 BP 神经网络的人脸识别实验仿真 | 第25-33页 |
| ·PCA 人脸特征提取步骤 | 第25-26页 |
| ·BP 神经网的设计 | 第26-27页 |
| ·实验仿真 | 第27-28页 |
| ·结果与分析 | 第28-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 基于 Gabor 改进的 PCA 与 BP 神经网络的人脸识别 | 第34-44页 |
| ·Gabor 小波变换 | 第34-38页 |
| ·Gabor 小波变换的特点 | 第34-36页 |
| ·一维 Gabor 函数 | 第36-37页 |
| ·二维 Gabor 函数 | 第37-38页 |
| ·基于 Gabor 改进的 PCA 与 BP 神经网络人脸识别实验仿真 | 第38-43页 |
| ·Gabor 特征提取的步骤 | 第38-40页 |
| ·结果与分析 | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于粗糙集改进的 PCA 与 BP 神经网络的人脸识别 | 第44-55页 |
| ·粗糙集理论 | 第44-45页 |
| ·属性约简 | 第45-47页 |
| ·属性约简 | 第45页 |
| ·属性的重要度 | 第45-46页 |
| ·主要的属性约简算法 | 第46-47页 |
| ·基于粗糙集方法改进的 PCA 与 BP 神经网络人脸识别实验仿真 | 第47-54页 |
| ·粗糙集属性约简的步骤 | 第47-49页 |
| ·属性约简的过程 | 第49-51页 |
| ·结果与分析 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 三种方法的实验结果对比与分析 | 第55-62页 |
| ·实验结果与对比分析 | 第55-58页 |
| ·实用性分析 | 第58-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 作者简介 | 第69页 |
