| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·人脸识别研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| ·人脸识别方法概述 | 第10-13页 |
| ·人脸识别研究现状 | 第10页 |
| ·人脸识别的主要方法和分析 | 第10-13页 |
| ·本文主要内容及安排 | 第13-15页 |
| 第2章 LBP算子 | 第15-21页 |
| ·LBP算子 | 第15-17页 |
| ·纹理概述 | 第15页 |
| ·LBP算子 | 第15-17页 |
| ·LBP算子的统计测定 | 第17-19页 |
| ·LBP算子的优点 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 Adaboost算法 | 第21-29页 |
| ·Adaboost算法 | 第21-22页 |
| ·Adaboost算法 | 第21-22页 |
| ·训练误差分析 | 第22页 |
| ·改进Adaboost算法 | 第22-23页 |
| ·级联分类器 | 第23-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第4章 LBP和Adaboost结合的人脸识别算法 | 第29-57页 |
| ·人脸识别问题转化 | 第29-30页 |
| ·特征构造 | 第30-39页 |
| ·人脸归一化 | 第30-32页 |
| ·图象编码 | 第32-33页 |
| ·图像分块 | 第33-37页 |
| ·直方图相交 | 第37-39页 |
| ·Adaboost的训练过程 | 第39-46页 |
| ·弱分类器的学习过程 | 第39-41页 |
| ·强分类器的训练 | 第41-43页 |
| ·训练级联分类器 | 第43-45页 |
| ·识别过程 | 第45-46页 |
| ·实验结果分析 | 第46-56页 |
| ·训练数据和结果 | 第46-49页 |
| ·测试结果 | 第49-53页 |
| ·错误结果分析 | 第53-55页 |
| ·人脸识别系统 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 ELBP算子 | 第57-63页 |
| ·LBP算子应用于人脸识别的不足 | 第57页 |
| ·ELBP算子 | 第57-60页 |
| ·对比实验结果 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 第6章 总结和展望 | 第63-65页 |
| ·本文工作总结 | 第63页 |
| ·未来工作展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 致谢 | 第71页 |