| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题背景 | 第10-11页 |
| 1.2 人脸识别技术的概况 | 第11-12页 |
| 1.2.1 人脸识别技术的发展过程 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内外人脸识别技术的研究现状 | 第12页 |
| 1.3 本文主要研究内容与组织 | 第12-15页 |
| 1.3.1 本文主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3.2 本文组织 | 第13-15页 |
| 第2章 Android系统以及其Socket通信技术 | 第15-25页 |
| 2.1 Android系统发展历程 | 第15-16页 |
| 2.2 Android系统平台构架 | 第16-20页 |
| 2.2.1 应用程序层 | 第17页 |
| 2.2.2 应用程序框架层 | 第17-18页 |
| 2.2.3 系统函数库层 | 第18-19页 |
| 2.2.4 系统内核 | 第19-20页 |
| 2.3 Android系统的优势 | 第20页 |
| 2.4 Socket通信技术 | 第20-25页 |
| 2.4.1 通信方式介绍 | 第21-22页 |
| 2.4.2 Socket通信模型 | 第22-23页 |
| 2.4.3 连接过程 | 第23-25页 |
| 第3章 人脸识别 | 第25-49页 |
| 3.1 人脸识别过程 | 第25-26页 |
| 3.2 人脸检测 | 第26-34页 |
| 3.2.1 基于知识的方法 | 第26-27页 |
| 3.2.2 特征不变法 | 第27页 |
| 3.2.3 模版匹配法 | 第27-28页 |
| 3.2.4 基于表象的方法 | 第28-29页 |
| 3.2.5 AdaBoost人脸检测算法 | 第29-34页 |
| 3.3 人脸特征提取 | 第34-36页 |
| 3.3.1 灰度积分投影曲线的方法 | 第35页 |
| 3.3.2 Hough变换的方法 | 第35页 |
| 3.3.3 可变形模板的方法 | 第35-36页 |
| 3.4 人脸识别 | 第36-44页 |
| 3.4.1 基于几何特征的方法 | 第37页 |
| 3.4.2 弹性图匹配的方法 | 第37-38页 |
| 3.4.3 线性判别分析的方法 | 第38页 |
| 3.4.4 基于神经网络的方法 | 第38-39页 |
| 3.4.5 隐马尔可夫模型法 | 第39页 |
| 3.4.6 基于主成分分析的方法 | 第39-44页 |
| 3.5 人脸识别算法改进 | 第44-49页 |
| 3.5.1 改进方案 | 第44-45页 |
| 3.5.2 特征加权的改进方法 | 第45-47页 |
| 3.5.3 实验结果 | 第47-49页 |
| 第4章 系统实现 | 第49-58页 |
| 4.1 开发环境搭建 | 第49-50页 |
| 4.1.1 Android开发环境 | 第49-50页 |
| 4.1.2 Visual studio简介 | 第50页 |
| 4.2 系统总体设计 | 第50-52页 |
| 4.2.1 系统设计目标 | 第50页 |
| 4.2.2 系统总体设计 | 第50-52页 |
| 4.3 系统实现 | 第52-58页 |
| 4.3.1 移动客户端 | 第52-55页 |
| 4.3.2 终端服务器 | 第55-57页 |
| 4.3.3 实验结果分析 | 第57-58页 |
| 第5章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 论文总结 | 第58-59页 |
| 5.2 论文展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 研究生期间发表论文情况 | 第64-65页 |