| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 引言 | 第10-20页 |
| ·人脸图像质量评价的意义及现状 | 第10-11页 |
| ·人脸图像质量的客观评价方法的种类及其应用 | 第11-16页 |
| ·人脸图像质量的客观评价方法的种类 | 第11-15页 |
| ·应用情况 | 第15-16页 |
| ·人脸图像质量评价的困难 | 第16-17页 |
| ·论文的研究内容与安排 | 第17-20页 |
| 第2章 相关理论及关键技术 | 第20-36页 |
| ·数字图像处理的基础知识 | 第20-25页 |
| ·数字图像处理的特点 | 第20-21页 |
| ·数字图像处理的方法 | 第21-22页 |
| ·数字图像的颜色模式 | 第22-25页 |
| ·小波变换在图像处理中的应用 | 第25-31页 |
| ·小波变换 | 第25-27页 |
| ·小波变换在图像处理中的应用 | 第27-30页 |
| ·小波变换用于图像处理的优势 | 第30-31页 |
| ·图像信息的相关参数介绍 | 第31-33页 |
| ·均值 | 第31页 |
| ·空间细节信息 | 第31-32页 |
| ·光谱信息 | 第32-33页 |
| ·人脸特征的提取 | 第33-34页 |
| ·候选特征的提取 | 第34页 |
| ·双眼的定位 | 第34页 |
| ·Opencv简介及基本编程方法 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 人脸图像质量评价方法分析 | 第36-52页 |
| ·图像相关参数对人脸图像的评价 | 第36-41页 |
| ·图像的嫡 | 第36-37页 |
| ·图像的灰度对比度 | 第37-38页 |
| ·图像的适宜度 | 第38页 |
| ·图像的边缘突出度 | 第38-39页 |
| ·测试分析 | 第39-41页 |
| ·小波系数对人脸图像的评价 | 第41-50页 |
| ·二维离散小波变换 | 第41-42页 |
| ·适用于应用环境的快速算法 | 第42-44页 |
| ·小波系数的显示 | 第44-45页 |
| ·小波系数的统计特性 | 第45-47页 |
| ·小波系数的均值，方差和能量 | 第47-48页 |
| ·不同分辨率级相同方向上小波系数的关系 | 第48-49页 |
| ·同一分辨率级不同方向的小波系数对图像主观质量的影响 | 第49页 |
| ·小波系数对人脸图像的评价结论 | 第49-50页 |
| ·人脸特殊性对人脸图像的评价 | 第50-51页 |
| ·人脸大小评价算法 | 第50页 |
| ·人脸位置评价算法 | 第50-51页 |
| ·人脸角度评价算法 | 第51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 人脸图像质量评价系统实现 | 第52-70页 |
| ·系统方案 | 第52-53页 |
| ·人脸检测与定位算法的实现 | 第53-60页 |
| ·基于相似度计算的方法 | 第53-55页 |
| ·基于皮肤区域、头发区域的方法 | 第55-56页 |
| ·人脸区域的划分 | 第56-58页 |
| ·保存人脸图像 | 第58-60页 |
| ·人脸图像质量评价方法实现 | 第60-67页 |
| ·人脸图像的小波系数 | 第60-61页 |
| ·人脸图像的嫡 | 第61-63页 |
| ·人脸图像的灰度对比度 | 第63-64页 |
| ·人脸图像的适宜度 | 第64页 |
| ·人脸图像的边缘突出度 | 第64-66页 |
| ·人脸图像的特征检测 | 第66-67页 |
| ·测试 | 第67-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第5章 总结与展望 | 第70-74页 |
| ·本文结论 | 第70-71页 |
| ·展望 | 第71-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78-80页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第80页 |