| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·论文研究的目的及意义 | 第9-11页 |
| ·人脸识别的发展与研究现状 | 第11-14页 |
| ·本文主要研究内容及结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 人脸识别方法综述 | 第16-33页 |
| ·基于局部的特征提取方法 | 第17页 |
| ·基于整体的特征提取方法 | 第17-28页 |
| ·基于几何特征的方法（Geometrical Features Based） | 第18-19页 |
| ·基于代数特征的方法（Algebraic Features Based） | 第19-23页 |
| ·基于模板的方法（Template Based） | 第23-25页 |
| ·基于神经网络的方法（Neural Network Based） | 第25-26页 |
| ·基于支持向量机的方法（Support Vector Machine Based） | 第26页 |
| ·基于相关的方法 | 第26-27页 |
| ·基于流形学习的方法 | 第27页 |
| ·基于3D建模的方法 | 第27-28页 |
| ·人脸特征的分类方法 | 第28-32页 |
| ·欧氏距离（Euclidean Distance）分类器 | 第29页 |
| ·马氏距离（Mahalanobis Distance）分类器 | 第29页 |
| ·线性Bayes分类器 | 第29-30页 |
| ·最近邻分类器 | 第30页 |
| ·基于Parzen窗的非线性核函数分类器 | 第30-31页 |
| ·基于RBF NN的分类器 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于特征子空间的人脸识别方法研究 | 第33-61页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·基于主成分分析（PCA）的人脸识别方法 | 第33-43页 |
| ·K-L变换的基本原理 | 第33-35页 |
| ·特征脸的构造 | 第35-37页 |
| ·基于特征脸的人脸识别 | 第37-39页 |
| ·基于核主成分分析（KPCA）的人脸识别 | 第39-42页 |
| ·基于二维主成分分析（2DPCA）的人脸识别 | 第42-43页 |
| ·基于线性判决分析（LDA）的识别方法 | 第43-52页 |
| ·LDA的基本原理 | 第43-44页 |
| ·基于DLDA的人脸识别 | 第44-46页 |
| ·基于核直接线性判决分析（KDDA）的人脸识别 | 第46-51页 |
| ·基于二维线性判决分析（2DLDA）的人脸识别 | 第51-52页 |
| ·基于独立成分分析（ICA）的识别方法 | 第52-60页 |
| ·ICA的基本原理 | 第53-54页 |
| ·ICA模型输入的预处理 | 第54-55页 |
| ·基于Fast ICA的人脸识别 | 第55-57页 |
| ·基于核独立成分分析（KICA）的人脸识别 | 第57-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第4章 基于二维LDA的人脸识别方法研究 | 第61-81页 |
| ·引言 | 第61页 |
| ·基于2DLDA的特征提取方法 | 第61-62页 |
| ·基于2DLDA的特征提取方法的改进 | 第62-69页 |
| ·光照补偿 | 第62-63页 |
| ·奇异值扰动 | 第63-65页 |
| ·小波变换 | 第65-68页 |
| ·PCA降维 | 第68-69页 |
| ·支持向量机分类算法 | 第69-71页 |
| ·两类支持向量机分类器 | 第69-70页 |
| ·用于多类分类的支持向量机 | 第70-71页 |
| ·识别算法过程 | 第71页 |
| ·实验结果 | 第71-80页 |
| ·不同光照补偿下的识别性能比较 | 第72-73页 |
| ·不同的分类器下的识别性能的比较 | 第73-74页 |
| ·不同的特征提取方法下的识别性能的比较 | 第74-77页 |
| ·奇异值扰动下的识别性能比较 | 第77页 |
| ·特征维数不同下的识别性能比较 | 第77-78页 |
| ·不同小波基下的识别性能比较 | 第78-79页 |
| ·小波分解层数的选择 | 第79-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 第5章 人机交互中的人脸识别系统 | 第81-92页 |
| ·引言 | 第81页 |
| ·人脸检测与定位 | 第81-83页 |
| ·人脸图像预处理 | 第83-87页 |
| ·人脸库的建立 | 第83页 |
| ·灰度变换 | 第83-84页 |
| ·光照补偿 | 第84-85页 |
| ·尺寸缩放 | 第85-87页 |
| ·人脸识别系统的具体实现 | 第87-90页 |
| ·训练阶段 | 第87-89页 |
| ·测试阶段 | 第89-90页 |
| ·本章小结 | 第90-92页 |
| 总结 | 第92-94页 |
| 参考文献 | 第94-106页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第106-107页 |
| 致谢 | 第107页 |
