| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-15页 |
| ·引言 | 第7-8页 |
| ·选题背景和意义 | 第8-9页 |
| ·当前人脸检测与识别的概况 | 第9-11页 |
| ·人脸检测 | 第9-10页 |
| ·人脸识别 | 第10-11页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第11-13页 |
| ·论文的结构安排 | 第13-15页 |
| 2 人脸检测与识别技术概述 | 第15-28页 |
| ·人脸检测概述 | 第15-16页 |
| ·人脸检测分类 | 第16-22页 |
| ·基于知识的方法 | 第17-20页 |
| ·特征不变的方法 | 第20页 |
| ·模板匹配的方法 | 第20-21页 |
| ·基于外观的方法 | 第21-22页 |
| ·结论 | 第22页 |
| ·人脸识别概述 | 第22页 |
| ·人脸识别方法分类 | 第22-27页 |
| ·静态图像人脸识别 | 第23-25页 |
| ·动态人脸识别 | 第25页 |
| ·三维人脸识别 | 第25-26页 |
| ·结论 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 3 视频监控下的人脸检测 | 第28-37页 |
| ·研究现状与难点 | 第28页 |
| ·监控系统中人脸检测检测方法 | 第28-36页 |
| ·Adaboost方法 | 第29页 |
| ·基于肤色的二阶高斯混合模型 | 第29-35页 |
| ·监控系统中人脸检测方法 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 4 基于局部特征分析与最优化匹配的人脸识别 | 第37-44页 |
| ·概述 | 第37页 |
| ·算法 | 第37-41页 |
| ·图像预处理 | 第37-38页 |
| ·人脸图像特征点定位 | 第38-39页 |
| ·利用Gabor小波提取人脸局部的多尺度特征 | 第39-41页 |
| ·局部特征的最优化匹配 | 第41页 |
| ·人脸匹配识别 | 第41页 |
| ·实验结果和结论 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 5 基于人脸检测识别的智能考勤系统 | 第44-57页 |
| ·监控系统发展概况 | 第44-46页 |
| ·基于人脸检测识别技术的智能考勤系统 | 第46-56页 |
| ·系统定义及设计目标 | 第46-47页 |
| ·系统结构组成及设计 | 第47-49页 |
| ·系统模块分析和关键技术 | 第49-53页 |
| ·系统界面及运行效果 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 6 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·论文总结 | 第57页 |
| ·工作展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 个人简历 攻读硕士学位期间发表的学术论文与研究成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |