| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-14页 |
| ·课题的背景及研究意义 | 第11-12页 |
| ·本文的内容及编排 | 第12-14页 |
| 第二章 人脸检测与人脸识别技术概述 | 第14-24页 |
| ·人脸检测与定位技术概述 | 第14-19页 |
| ·特征 | 第14-15页 |
| ·人脸检测与定位方法 | 第15-19页 |
| ·人脸识别技术概述 | 第19-22页 |
| ·基于几何特征的人脸识别方法 | 第19页 |
| ·基于概率的人脸识别方法 | 第19-20页 |
| ·基于神经网络的人脸识别方法 | 第20-21页 |
| ·等灰度线方法 | 第21页 |
| ·模板匹配方法 | 第21-22页 |
| ·特征匹配方法 | 第22页 |
| ·隐马尔可夫模型方法（HMM） | 第22页 |
| ·人脸检测和人脸识别技术小结 | 第22-24页 |
| 第三章 视频的采集与视频格式的转换 | 第24-27页 |
| ·视频处理工具DIRECTSHOW | 第24-25页 |
| ·视频采集以及视频格式转化的实现 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 灰度图像中人脸的快速检测与定位 | 第27-51页 |
| ·人脸检测系统概述 | 第27-28页 |
| ·人体定位 | 第28-33页 |
| ·视频图像的预处理 | 第33-38页 |
| ·光照补偿 | 第33-37页 |
| ·直方图均衡 | 第37-38页 |
| ·眼眉候选区域的确定 | 第38-44页 |
| ·人体区域的边缘提取 | 第38-40页 |
| ·边缘检测后人体区域的二值化 | 第40-42页 |
| ·局部或投影 | 第42页 |
| ·投影线的过滤 | 第42-43页 |
| ·眼眉候选区域的确定 | 第43-44页 |
| ·多尺度遍历与多规则检验 | 第44-48页 |
| ·多尺度的遍历 | 第44页 |
| ·马赛克方法及多规则的制定 | 第44-45页 |
| ·多规则的检验 | 第45-46页 |
| ·人脸区域合并 | 第46-48页 |
| ·人脸检测的实验结果 | 第48-50页 |
| ·本章小节 | 第50-51页 |
| 第五章 人脸的快速识别 | 第51-61页 |
| ·人脸图像的预处理 | 第51-52页 |
| ·基于K-L 变换的特征脸方法 | 第52-53页 |
| ·线性判别分析(LINEAR DISCRIMINANT ANALYSIS，LDA) | 第53-56页 |
| ·Fisher 线性判别(FLD) | 第54-55页 |
| ·用Fisher 线性判别分析提取人脸图像特征 | 第55页 |
| ·Fisher 线性判别的优缺点分析 | 第55-56页 |
| ·利用主成分分析和线性判别分析相结合的方法进行人脸识别 | 第56-60页 |
| ·主成分分析和线性判别分析相结合提取人脸图像特征 | 第56-58页 |
| ·人脸识别流程 | 第58-60页 |
| ·人脸识别的实验结果 | 第60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 人工神经网络在人脸识别中的应用 | 第61-70页 |
| ·人工神经网络概述 | 第61-62页 |
| ·BP 网络简介 | 第62-65页 |
| ·用神经网络进行人脸识别 | 第65-68页 |
| ·实验结果及讨论 | 第68-69页 |
| ·本章小节 | 第69-70页 |
| 第七章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第78页 |