| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第9页 |
| 1.2 人脸识别的研究范围 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外人脸识别研究现状 | 第10-11页 |
| 1.4 课题主要研究内容及结构安排 | 第11-13页 |
| 1.4.1 课题主要研究内容 | 第11页 |
| 1.4.2 课题结构安排 | 第11-13页 |
| 第二章 人脸识别的关键技术 | 第13-29页 |
| 2.1 人脸识别系统及数据样本介绍 | 第13-14页 |
| 2.1.1 人脸识别系统结构框图 | 第13-14页 |
| 2.1.2 标准人脸数据库 | 第14页 |
| 2.2 人脸预处理方法 | 第14-20页 |
| 2.2.1 直方图均衡化 | 第15页 |
| 2.2.2 图像滤波器 | 第15-18页 |
| 2.2.3 形态学滤波 | 第18-20页 |
| 2.3 人脸检测算法 | 第20-25页 |
| 2.3.1 基于肤色模板的人脸检测算法 | 第21页 |
| 2.3.2 基于子空间的人脸检测算法 | 第21页 |
| 2.3.3 基于机器学习的人脸检测算法 | 第21-22页 |
| 2.3.4 基于Adaboost算法的人脸检测方法 | 第22-23页 |
| 2.3.5 人脸检测系统的实现 | 第23-25页 |
| 2.4 人脸识别算法 | 第25-28页 |
| 2.4.1 基于几何特征的人脸识别方法 | 第25-26页 |
| 2.4.2 基于子空间的人脸识别方法 | 第26页 |
| 2.4.3 基于局部特征的人脸识别方法 | 第26页 |
| 2.4.4 基于机器学习的人脸识别方法 | 第26-27页 |
| 2.4.5 其它的人脸识别方法 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小节 | 第28-29页 |
| 第三章 基于子空间法的人脸识别 | 第29-47页 |
| 3.1 基于子空间法的基本原理 | 第29-34页 |
| 3.1.1 主成分分析法基本原理 | 第29-30页 |
| 3.1.2 奇异值分解 | 第30-31页 |
| 3.1.3 距离测度方法 | 第31-32页 |
| 3.1.4 KNN的基本原理 | 第32-33页 |
| 3.1.5 PCA降维及维数选择 | 第33-34页 |
| 3.2 基于PCA的人脸识别 | 第34-35页 |
| 3.2.1 训练样本的特征提取 | 第34-35页 |
| 3.2.2 样本投影及分类策略 | 第35页 |
| 3.3 基于2DPCA的人脸识别 | 第35-37页 |
| 3.3.1 2DPCA的基本原理及算法步骤 | 第36页 |
| 3.3.2 2DPCA的特征提取及分类策略 | 第36-37页 |
| 3.4 PCA与2DPCA的比较实验 | 第37-41页 |
| 3.4.1 PCA降维中的维数选择仿真 | 第38-39页 |
| 3.4.2 1DPCA与2DPCA算法的实验结果及分析 | 第39-41页 |
| 3.5 基于线性辨别分析的人脸识别算法 | 第41-46页 |
| 3.5.1 Fisher准则的线性判别分析原理 | 第41-42页 |
| 3.5.2 Fisher准则函数的选择 | 第42-43页 |
| 3.5.3 基于PCA+FLD的人脸识别 | 第43-44页 |
| 3.5.4 优化的FLD投影维数选择仿真实验 | 第44-45页 |
| 3.5.5 全样本的算法实验结果及分析 | 第45-46页 |
| 3.6 本章小节 | 第46-47页 |
| 第四章 基于支持向量机的人脸识别 | 第47-55页 |
| 4.1 支持向量机基本原理 | 第47-51页 |
| 4.1.1 VC维 | 第47-48页 |
| 4.1.2 结构风险最小原则 | 第48页 |
| 4.1.3 最优分类面 | 第48-50页 |
| 4.1.4 非线性支持向量机 | 第50-51页 |
| 4.2 支持向量机在多类问题中的应用 | 第51-52页 |
| 4.2.1 二类组合分类 | 第51-52页 |
| 4.2.2 层次支持向量机分类 | 第52页 |
| 4.3 SVM人脸识别相关实验及分析 | 第52-54页 |
| 4.3.1 基于SVM算法的人脸识别实验 | 第52-53页 |
| 4.3.2 实验结果分析 | 第53-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 地铁安检中的人脸识别系统设计与实现 | 第55-60页 |
| 5.1 系统设计和功能 | 第55-56页 |
| 5.2 系统实现与操作 | 第56-60页 |
| 5.2.1 开发环境与工具 | 第56页 |
| 5.2.2 仿真实现 | 第56-58页 |
| 5.2.3 实验结果及分析 | 第58-60页 |
| 第六章 工作总结及展望 | 第60-62页 |
| 6.1 全文工作总结 | 第60页 |
| 6.2 今后工作展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |