| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·生物特征识别技术概述 | 第11-12页 |
| ·手机人脸识别概述 | 第12-14页 |
| ·手机人脸识别研究现状分析 | 第13-14页 |
| ·主要存在的问题 | 第14页 |
| ·自建手机人脸数据库介绍及人脸图像预处理 | 第14-16页 |
| ·人脸图像库的获取 | 第14-15页 |
| ·人脸图像预处理 | 第15-16页 |
| ·研究内容及论文工作安排 | 第16-17页 |
| 第2章 手机人脸检测 | 第17-30页 |
| ·人脸检测的性能评价指标 | 第17-18页 |
| ·手机人脸检测算法比较 | 第18-28页 |
| ·人脸检测技术概述 | 第18-21页 |
| ·文中使用的几种人脸检测方法比较 | 第21-28页 |
| ·人脸区域的合并与标定 | 第28页 |
| ·手机人脸实验结果与分析 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于镜像奇异值分解的单样本人脸识别 | 第30-42页 |
| ·基于主成分分析的人脸识别方法 | 第30-34页 |
| ·主成分分析 | 第30-31页 |
| ·二维主成分分析 | 第31-33页 |
| ·双方向二维主成分分析 | 第33-34页 |
| ·基于奇异值分解的方法 | 第34-35页 |
| ·基于Gabor滤波的方法 | 第35页 |
| ·基于镜像奇异值分解的单样本人脸识别 | 第35-41页 |
| ·算法简介 | 第36-37页 |
| ·手机人脸实验仿真 | 第37-40页 |
| ·仿真结果分析 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于小波分解和动态加权鉴别能量分析的人脸识别 | 第42-57页 |
| ·基于线性鉴别分析的人脸识别方法 | 第42-45页 |
| ·线性鉴别分析 | 第42-43页 |
| ·二维线性鉴别分析 | 第43-44页 |
| ·双方向二维线性鉴别分析 | 第44-45页 |
| ·基于两层离散小波分解的人脸表示 | 第45-48页 |
| ·小波变换简介 | 第45-46页 |
| ·离散小波变换 | 第46-47页 |
| ·基于小波分解的人脸表示 | 第47-48页 |
| ·鉴别能量分析 | 第48-51页 |
| ·鉴别能量分析 | 第49-50页 |
| ·动态加权鉴别能量分析 | 第50-51页 |
| ·基于离散小波分解和动态加权鉴别能量分析的人脸识别 | 第51-56页 |
| ·算法简介 | 第51-52页 |
| ·手机人脸实验仿真 | 第52-55页 |
| ·仿真结果分析 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 手机人脸识别方案 | 第57-62页 |
| ·手机人脸图像的特点 | 第57页 |
| ·手机人脸检测和识别过程的方案设计 | 第57-59页 |
| ·手机人脸检测方案设计 | 第58页 |
| ·手机人脸识别方法方案设计 | 第58-59页 |
| ·手机人脸识别系统设计 | 第59页 |
| ·系统描述 | 第59-61页 |
| ·密码设置及用户注册 | 第59页 |
| ·人脸检测 | 第59-61页 |
| ·人脸识别和用户身份验证 | 第61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 结论与展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-72页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第72页 |