| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第7-8页 |
| 1.2 人脸检测国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 人脸识别国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.4 人脸检测和识别技术的难点 | 第10-11页 |
| 1.5 本文主要研究工作和文章结构 | 第11-13页 |
| 2 人脸检测技术 | 第13-34页 |
| 2.1 人脸检测技术分类 | 第13-17页 |
| 2.1.1 基于肤色模型的人脸检测 | 第13-14页 |
| 2.1.2 基于几何特征的人脸检测 | 第14-15页 |
| 2.1.3 基于统计理论的人脸检测 | 第15-17页 |
| 2.2 人脸检测算法性能评测标准 | 第17-18页 |
| 2.3 ADABOOST算法和级联分类器 | 第18-33页 |
| 2.3.1 AdaBoost算法原理 | 第19-20页 |
| 2.3.2 Haar特征 | 第20-23页 |
| 2.3.3 积分图 | 第23-24页 |
| 2.3.4 弱分类器 | 第24-25页 |
| 2.3.5 AdaBoost算法训练过程 | 第25-29页 |
| 2.3.6 基于肤色模型的AdaBoost人脸检测 | 第29-31页 |
| 2.3.7 人脸检测实验结果与分析 | 第31-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 3 基于LBP特征的人脸识别 | 第34-47页 |
| 3.1 LBP特征介绍 | 第35-42页 |
| 3.1.1 基本LBP特征算子 | 第35-37页 |
| 3.1.2 LBP的研究和发展 | 第37-42页 |
| 3.2 基于改进LBP特征的人脸识别 | 第42-45页 |
| 3.3 基于改进LBP特征的人脸识别实验与分析 | 第45-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 4 基于多级阈值LBP特征的单样本人脸识别 | 第47-59页 |
| 4.1 多级阈值LBP特征 | 第47-50页 |
| 4.2 主成分分析(PCA) | 第50-52页 |
| 4.3 多级阈值LBP人脸识别算法 | 第52-53页 |
| 4.4 多级阈值LBP人脸识别实验结果与分析 | 第53-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-59页 |
| 5 基于身份证照片的人脸识别系统 | 第59-64页 |
| 5.1 系统需求分析 | 第59-60页 |
| 5.1.1 系统设计目的 | 第59页 |
| 5.1.2 系统需求分析 | 第59-60页 |
| 5.2 系统设计 | 第60-61页 |
| 5.3 系统实验结果与分析 | 第61-63页 |
| 5.4 本章总结 | 第63-64页 |
| 6 总结与展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 附录 | 第71页 |