| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第10-13页 |
| 1.2 人脸识别技术的研究现状 | 第13-18页 |
| 1.2.1 人脸识别概述 | 第13-14页 |
| 1.2.2 人脸识别的研究进展 | 第14-15页 |
| 1.2.3 人脸识别面临的挑战 | 第15-17页 |
| 1.2.4 国内外研究机构 | 第17-18页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第18-21页 |
| 1.3.1 主要贡献 | 第18-20页 |
| 1.3.2 本文结构安排 | 第20-21页 |
| 1.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第二章 人脸特征点定位 | 第22-39页 |
| 2.1 特征点定位方法 | 第22-23页 |
| 2.2 主动形状模型 | 第23-28页 |
| 2.2.1 主动形状模型的起源 | 第23-24页 |
| 2.2.2 主动形状模型的建立 | 第24-28页 |
| 2.3 主动表现模型 | 第28-32页 |
| 2.3.1 形状纹理模型的建立 | 第28-30页 |
| 2.3.2 主动表现模型的建立 | 第30-31页 |
| 2.3.3 主动表现模型的拟合改进 | 第31-32页 |
| 2.4 算法设计与实现 | 第32-38页 |
| 2.4.1 算法模块 | 第32-33页 |
| 2.4.2 模型建立 | 第33页 |
| 2.4.3 人脸跟踪 | 第33-34页 |
| 2.4.4 算法性能分析 | 第34-38页 |
| 2.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 人脸特征提取及识别 | 第39-55页 |
| 3.1 特征提取及识别介绍 | 第39-41页 |
| 3.2 Gabor 小波变换 | 第41-44页 |
| 3.3 线性子空间识别算法 | 第44-49页 |
| 3.3.1 基于 PCA 的特征脸识别算法 | 第44-46页 |
| 3.3.2 基于 LDA 的 Fisherface 识别算法 | 第46-49页 |
| 3.4 算法性能分析 | 第49-54页 |
| 3.4.1 实验环境与资源 | 第49-50页 |
| 3.4.2 实验结果及分析 | 第50-54页 |
| 3.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 基于主动表现模型的人脸识别系统 | 第55-64页 |
| 4.1 人脸识别系统 | 第55页 |
| 4.2 算法总体框架 | 第55-57页 |
| 4.3 系统功能演示 | 第57-59页 |
| 4.4 系统性能分析 | 第59-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 总结 | 第64-65页 |
| 5.2 展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 附件 | 第73页 |