| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-12页 |
| ·论文选题背景和意义 | 第7-8页 |
| ·面部图像特征提取研究现状 | 第8-10页 |
| ·论文主要研究内容 | 第10-11页 |
| ·论文组织结构 | 第11-12页 |
| 第2章 人脸识别原理及方法 | 第12-23页 |
| ·引言 | 第12页 |
| ·子空间识别算法 | 第12-17页 |
| ·主成分分析 | 第12-15页 |
| ·线性判别分析 | 第15-16页 |
| ·其他子空间识别算法 | 第16-17页 |
| ·Gabor 小波 | 第17-22页 |
| ·Gabor 小波变换 | 第18-19页 |
| ·Gabor 小波滤波器组参数 | 第19-20页 |
| ·Gabor 小波滤波器在人脸识别中的应用 | 第20-22页 |
| ·小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于主成分子空间的人脸特征动态筛选 | 第23-32页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·动态主成分子空间构造算法 | 第23-28页 |
| ·基于 PCA 的人脸重建分析 | 第23-25页 |
| ·动态主成分子空间构造算法 | 第25-27页 |
| ·基于 Gabor 特征的动态主成分分析算法 | 第27-28页 |
| ·分类器 | 第28页 |
| ·仿真实验 | 第28-31页 |
| ·实验对象 | 第28-29页 |
| ·实验结果 | 第29-30页 |
| ·结果分析 | 第30-31页 |
| ·小结 | 第31-32页 |
| 第4章 人脸图像的增强 Gabor 特征构造与应用 | 第32-43页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·DF_LDA+EGF 算法 | 第32-37页 |
| ·增强 Gabor 特征的构造 | 第32-36页 |
| ·DF_LDA+EGF 算法 | 第36-37页 |
| ·仿真实验 | 第37-41页 |
| ·实验对象 | 第37页 |
| ·实验结果 | 第37-41页 |
| ·结果分析 | 第41页 |
| ·小结 | 第41-43页 |
| 第5章 人脸识别系统的设计与实现 | 第43-55页 |
| ·系统总括 | 第43-45页 |
| ·系统框架及流程 | 第43-44页 |
| ·系统功能模块 | 第44页 |
| ·系统界面 | 第44-45页 |
| ·系统各模块的设计与实现 | 第45-51页 |
| ·基础功能模块 | 第45-48页 |
| ·特征点自动标定模块 | 第48-49页 |
| ·人脸识别模块 | 第49-51页 |
| ·实验测试 | 第51-54页 |
| ·界面测试 | 第51-53页 |
| ·功能测试 | 第53-54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 第6章 总结及未来工作 | 第55-57页 |
| ·全文工作总结 | 第55-56页 |
| ·进一步的工作 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 攻硕期间从事的科研工作及取得的研究成果 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |