基于主成分分析的人工神经网络人脸识别方法的研究

1 前言	第1-9页
·人脸识别的研究内容	第6页
·人脸识别的发展过程	第6-7页
·人脸识别的应用	第7页
·本文的工作	第7-9页
2 人脸识别方法	第9-21页
·基于几何特征的人脸识别方法	第9-11页
·基本原理	第9页
·识别步骤	第9-11页
·优缺点	第11页
·基于模板匹配的人脸识别方法	第11-15页
·人脸轮廓的椭圆模板	第12-13页
·眼睛模板	第13-15页
·隐马尔科夫模型方法	第15-17页
·HMM的表示	第15-16页
·人脸图像HMM	第16页
·特征提取	第16-17页
·弹性图匹配方法	第17-21页
·用Gabor小波预处理	第17-19页
·弹性聚束图匹配产生人脸表征	第19-20页
·识别	第20-21页
3 人工神经网络人脸分类器	第21-27页
·人工神经网络的发展概况	第21页
·神经网络的结构及类型	第21-24页
·使用BP神经网络对人脸特征进行分类	第24-27页
4 基于统计的人脸识别方法	第27-34页
·基于统计的特征提取	第27-28页
·特征提取的概念	第27页
·基于统计的特征提取的理论基础	第27-28页
·主成分分析的基本原理	第28-29页
·多姿态和表情准正面人脸图像的主成分分析	第29-31页
·实验结果及讨论	第31-34页
5 结束语	第34-35页
参考文献	第35-37页
致谢	第37页