| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·研究意义及应用 | 第12-13页 |
| ·在金融银行系统的应用 | 第12-13页 |
| ·在政法系统的应用 | 第13页 |
| ·其他方面的应用 | 第13页 |
| ·人脸识别技术的研究难点 | 第13-14页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 常用识别方法综述和完整人脸识别系统的组成框架 | 第15-20页 |
| ·人脸识别方法综述 | 第15-17页 |
| ·基于几何特征的方法 | 第15页 |
| ·基于模板匹配的方法 | 第15-16页 |
| ·基于神经网络的方法 | 第16页 |
| ·基于特征脸的方法 | 第16-17页 |
| ·基于弹性图匹配的方法 | 第17页 |
| ·完整人脸识别系统的组成框架 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-20页 |
| 第3章 图像预处理 | 第20-24页 |
| ·将彩色人脸图像转化为 256 级灰度图像 | 第20-21页 |
| ·去噪滤波 | 第21-22页 |
| ·利用图像的灰度投影曲线确定人脸的左右边界 | 第22-23页 |
| ·分离高低灰度图 | 第23页 |
| ·人脸图像的剪裁与缩放 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第4章 基于肤色特征的人脸区域检测 | 第24-32页 |
| ·人脸肤色的色彩处理 | 第24-27页 |
| ·色彩空间模型 | 第24-26页 |
| ·人脸肤色空间的选取与建模 | 第26-27页 |
| ·人脸区域检测的实现过程 | 第27-29页 |
| ·基于 RGB 模型的方法 | 第28-29页 |
| ·基于高斯模型的方法 | 第29页 |
| ·人脸区域的框选 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第5章 人脸特征提取 | 第32-38页 |
| ·人脸特征提取概述 | 第32-33页 |
| ·几何特征提取 | 第32页 |
| ·代数特征提取 | 第32-33页 |
| ·图像的 DCT 变换 | 第33页 |
| ·PCA 算法在人脸识别系统中的应用 | 第33-37页 |
| ·K-L 变换的原理 | 第34-35页 |
| ·基于 PCA 算法的人脸特征提取 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第6章 人脸识别分类器的设计 | 第38-43页 |
| ·最小距离分类器 | 第38-40页 |
| ·近邻分类器 | 第40-41页 |
| ·隐马尔可夫模型分类器 | 第41-42页 |
| ·GMM 分类器 | 第42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第7章 实验平台的搭建及工程实现 | 第43-58页 |
| ·实验工具的介绍 | 第43页 |
| ·人脸特征提取的工程实现 | 第43-45页 |
| ·图像的 DCT 变换 | 第43-44页 |
| ·基于 PCA 算法的特征提取 | 第44-45页 |
| ·GMM 分类器设计的工程实现 | 第45-49页 |
| ·GMM 模型的训练 | 第45-46页 |
| ·阈值的计算 | 第46-49页 |
| ·人脸识别系统的设计 | 第49-53页 |
| ·图像采集 | 第49-50页 |
| ·图像预处理 | 第50页 |
| ·人脸区域检测 | 第50-51页 |
| ·人脸注册 | 第51-52页 |
| ·人脸识别 | 第52-53页 |
| ·人脸识别系统的运行界面 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第8章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·工作总结 | 第58-59页 |
| ·进一步的工作展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63页 |