| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·人脸识别研究背景及发展现状 | 第7-9页 |
| ·人脸识别发展历史 | 第9-10页 |
| ·人脸识别难点分析 | 第10-12页 |
| ·人脸本身因素 | 第11页 |
| ·环境因素 | 第11-12页 |
| ·计算机本身的限制 | 第12页 |
| ·论文的主要任务 | 第12页 |
| ·论文的章节结构 | 第12-15页 |
| 第二章 人脸检测与人脸识别主流算法分析 | 第15-25页 |
| ·人脸检测 | 第15-18页 |
| ·Adaboost 分类器 | 第15-17页 |
| ·积分图计算 Haar 特征值 | 第17-18页 |
| ·主流人脸识别算法分析 | 第18-22页 |
| ·基于几何特征的人脸识别算法 | 第19-20页 |
| ·基于表观的人脸识别算法 | 第20-21页 |
| ·基于形状和纹理的人脸识别算法 | 第21页 |
| ·基于隐马尔可夫模型的人脸识别算法 | 第21页 |
| ·基于多模态信息融合的人脸识别算法 | 第21-22页 |
| ·人脸识别常用人脸库介绍 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 基于改进的 LBP 特征的人脸识别算法 | 第25-39页 |
| ·局部二值模式 | 第25-29页 |
| ·LBP 算子基本原理 | 第25-27页 |
| ·LBP 统一模式 | 第27-29页 |
| ·基于 LBP 算法的人脸识别 | 第29-31页 |
| ·LBP 算子在人脸识别上的应用 | 第29-30页 |
| ·基于 LBP 算子的加权的人脸识别 | 第30-31页 |
| ·基于 Fisherface 方法的 LBP 特征降维 | 第31-37页 |
| ·Fisher 判别准则 | 第31-34页 |
| ·Fisher 线性判别分析法 | 第34-35页 |
| ·Fisherface 算法实现 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 人脸识别系统设计与实现 | 第39-53页 |
| ·视频捕获与图像获取 | 第39-40页 |
| ·人脸图像预处理 | 第40-45页 |
| ·图像文件格式 | 第40页 |
| ·灰度变换 | 第40-42页 |
| ·光照归一化 | 第42-44页 |
| ·图像二值化 | 第44-45页 |
| ·人眼定位 | 第45-48页 |
| ·软件实现及实验结果 | 第48-51页 |
| ·系统开发和运行环境配置 | 第48-49页 |
| ·Opencv 介绍 | 第49页 |
| ·软件实现 | 第49-51页 |
| ·实验结果分析 | 第51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 作者在读期间的研究成果 | 第59-60页 |