| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-16页 |
| 1.2.1 人脸检测技术国内外现状 | 第11-14页 |
| 1.2.2 人脸识别技术国内外现状 | 第14-16页 |
| 1.3 自动人脸识别系统的研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 本文的主要工作及内容安排 | 第17-20页 |
| 1.4.1 本文主要工作 | 第17页 |
| 1.4.2 论文结构安排 | 第17-20页 |
| 2 系统总体设计 | 第20-28页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 系统总体设计 | 第20页 |
| 2.3 系统总体流程设计 | 第20-22页 |
| 2.3.1 用户人脸信息注册流程 | 第21-22页 |
| 2.3.2 自动人脸识别流程 | 第22页 |
| 2.4 软件系统总体设计 | 第22-26页 |
| 2.4.1 软件人机交互界面模块 | 第23-25页 |
| 2.4.2 人脸图像采集模块 | 第25页 |
| 2.4.3 人脸特征分类训练模块 | 第25-26页 |
| 2.4.4 自动人脸识别模块 | 第26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-28页 |
| 3 人脸检测及人脸特征提取技术研究 | 第28-56页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 基于Adaboost人眼检测的人脸检测算法 | 第28-41页 |
| 3.2.1 人脸检测基本原理 | 第28页 |
| 3.2.2 Adaboost算法原理 | 第28-36页 |
| 3.2.3 人脸检测算法总体设计 | 第36页 |
| 3.2.4 人脸检测算法实现 | 第36-41页 |
| 3.3 融合人脸图像质量综合评价策略和LTP的人脸识别算法 | 第41-55页 |
| 3.3.1 人脸识别基本原理 | 第41页 |
| 3.3.2 人脸图像质量综合评价及LTP算子原理 | 第41-52页 |
| 3.3.3 人脸识别算法总体设计 | 第52-53页 |
| 3.3.4 人脸识别算法实现 | 第53-55页 |
| 3.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 4 软件系统实现及实验结果 | 第56-68页 |
| 4.1 引言 | 第56页 |
| 4.2 软件系统实现 | 第56-61页 |
| 4.2.1 软件人机交互界面模块 | 第56-58页 |
| 4.2.2 人脸图像采集模块的实现 | 第58-59页 |
| 4.2.3 人脸特征提取模块的实现 | 第59-60页 |
| 4.2.4 人脸识别模块的实现 | 第60-61页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第61-67页 |
| 4.3.1 实验设置 | 第61页 |
| 4.3.2 软件系统实验环境 | 第61-62页 |
| 4.3.3 软件系统实验结果 | 第62-66页 |
| 4.3.4 实验结果分析 | 第66-67页 |
| 4.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 5 总结与展望 | 第68-70页 |
| 5.1 工作总结 | 第68-69页 |
| 5.2 研究展望 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 附录 | 第76页 |
| A 攻读硕士学位期间发表的论文及专利 | 第76页 |
| B 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第76页 |