| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 研究目标 | 第9页 |
| 1.3 论文结构安排 | 第9-11页 |
| 第2章 人脸质量评估方法及研究现状 | 第11-25页 |
| 2.1 基于图像先验信息的人脸质量评估方法 | 第11-19页 |
| 2.2 基于机器学习的人脸质量评估方法 | 第19-25页 |
| 第3章 基于全局纹理特征融合的人脸质量评估方法 | 第25-39页 |
| 3.1 人脸图像的预处理 | 第25页 |
| 3.2 基于全局纹理特征融合的人脸质量评估算法 | 第25-30页 |
| 3.3 实验与结果 | 第30-37页 |
| 3.4 基于HOG-GIST特征融合的人脸质量评估算法对比测试 | 第37-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于人脸特征点的图像质量评估方法 | 第39-50页 |
| 4.1 基于稠密关键点的人脸对齐技术 | 第39-40页 |
| 4.2 多分块的局部二进制模式 | 第40-41页 |
| 4.3 基于DeFA特征点标定的人脸质量评估算法 | 第41-45页 |
| 4.4 实验与结果 | 第45-47页 |
| 4.5 基于人脸质量评估的人脸识别方法的性能测试 | 第47-49页 |
| 4.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 总结和展望 | 第50-51页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第50页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-57页 |
| 在学期期间科研成果情况 | 第57页 |
| 参与的科研项目及成果 | 第57页 |