| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·应用价值和研究方向 | 第11页 |
| ·研究现状和相关技术 | 第11-15页 |
| ·人脸检测 | 第12-13页 |
| ·人脸特征提取 | 第13页 |
| ·人脸识别 | 第13-15页 |
| ·本文工作 | 第15-19页 |
| ·研究思路 | 第15-16页 |
| ·实现方法 | 第16-18页 |
| ·论文的整体结构 | 第18-19页 |
| 第2章 相关理论 | 第19-22页 |
| ·人脸检测 | 第19-20页 |
| ·肤色模型 | 第19页 |
| ·AdaBoost 算法 | 第19-20页 |
| ·光照补偿 | 第20-21页 |
| ·姿态矫正 | 第21-22页 |
| 第3章 线性空间 | 第22-30页 |
| ·主成分分析 PCA | 第22-26页 |
| ·PCA 实现流程 | 第23-26页 |
| ·PCA 拓展 | 第26页 |
| ·线性判别分析 LDA | 第26-27页 |
| ·PCA 与 LDA 线性子空间比较 | 第27-29页 |
| ·线性子空间在本文中的应用 | 第29-30页 |
| 第4章 GABOR 小波 | 第30-40页 |
| ·Gabor 滤波器 | 第30-32页 |
| ·滤波器表示 | 第30-31页 |
| ·Gabor 特征 | 第31-32页 |
| ·Gabor 特征脸表征 | 第32-35页 |
| ·整体表征 | 第32-33页 |
| ·多通道表征 | 第33-35页 |
| ·模糊加权 Gabor 多通道识别 | 第35-40页 |
| ·类别可分离性判据 | 第35-36页 |
| ·基于类别可分离性的通道权值 | 第36页 |
| ·模糊规则 | 第36-37页 |
| ·多通道模糊加权分类决策 | 第37-38页 |
| ·Gabor 小波在本文中的应用 | 第38-40页 |
| 第5章 模糊聚类融合线性子空间与 GABOR 小波 | 第40-48页 |
| ·聚类 | 第40-41页 |
| ·模糊聚类 | 第41-42页 |
| ·模糊聚类分析 | 第42-43页 |
| ·算法流程 | 第43-44页 |
| ·实验 | 第44-48页 |
| ·模糊聚类分析有效性实验 | 第45-46页 |
| ·模糊加权多通道 Gabor 特征有效性实验 | 第46页 |
| ·算法时间空间性能对比实验 | 第46-48页 |
| 第6章 结论 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |