摘要 | 第1-5页 |
ABSTRACT | 第5-10页 |
第一章 绪论 | 第10-19页 |
·引言 | 第10页 |
·人脸识别的研究意义 | 第10-12页 |
·研究意义 | 第10-11页 |
·应用的优势与不足 | 第11-12页 |
·人脸识别研究概述 | 第12-15页 |
·人脸识别分类 | 第12-13页 |
·特征描述 | 第13-14页 |
·特征选择 | 第14页 |
·特征分类 | 第14-15页 |
·特征融合 | 第15页 |
·自动人脸识别系统的一般框架 | 第15-16页 |
·国内外主要人脸识别商业系统 | 第16页 |
·本文的主要工作 | 第16-18页 |
·本文的章节结构 | 第18-19页 |
第二章 人脸检测与特征点的定位 | 第19-34页 |
·人脸检测 | 第19-20页 |
·人脸特征点定位 | 第20-21页 |
·基于投影峰分析的快速眼睛定位方法 | 第21-29页 |
·算法描述 | 第22-25页 |
·实验与分析 | 第25-27页 |
·方法小结 | 第27-29页 |
·人脸标准化 | 第29-33页 |
·旋转 | 第29-30页 |
·剪切与缩放 | 第30页 |
·预处理 | 第30-32页 |
·人脸图像Mask | 第32-33页 |
·本章小结 | 第33-34页 |
第三章 基于Gabor 的人脸识别 | 第34-51页 |
·Gabor 小波变换 | 第34-37页 |
·人脸的Gabor 表示 | 第37-40页 |
·PCA+FLD 人脸识别方法 | 第40-44页 |
·图像下采样和归一化 | 第40页 |
·PCA(Principle Component Analysis) | 第40-41页 |
·Fisher-LDA(Fisher Linear Discriminant Analysis) | 第41-43页 |
·实验结果与分析 | 第43-44页 |
·基于特征选择的Gabor 人脸识别方法 | 第44-50页 |
·复杂度分析 | 第45-46页 |
·特征选择 | 第46-47页 |
·实验与结果分析 | 第47-50页 |
·方法小结 | 第50页 |
·本章小结 | 第50-51页 |
第四章 基于LBP 的人脸识别 | 第51-62页 |
·LBP 算子 | 第51-52页 |
·LBP 在人脸识别中的应用 | 第52-57页 |
·LBP 人脸描述 | 第52-54页 |
·双线性插值的LBP 人脸描述 | 第54-56页 |
·实验结果与分析 | 第56-57页 |
·基于全变分模型的LBP 人脸识别 | 第57-61页 |
·全变分模型 | 第58-60页 |
·TVM+LBP 人脸描述 | 第60页 |
·实验 | 第60-61页 |
·结论 | 第61页 |
·本章小结 | 第61-62页 |
第五章 开放式人脸识别体系框架 | 第62-77页 |
·背景 | 第62-63页 |
·设计目标 | 第63-64页 |
·通用性 | 第63-64页 |
·开放性 | 第64页 |
·分布式 | 第64页 |
·设计思路 | 第64-67页 |
·系统整体框架 | 第65页 |
·模块化 | 第65-66页 |
·层次化 | 第66-67页 |
·技术平台 | 第67-70页 |
·面向对象技术 | 第67-68页 |
·数据库技术 | 第68-70页 |
·OpenCV | 第70页 |
·开放式人脸识别体系框架的实现 | 第70-74页 |
·数据库实现 | 第70-71页 |
·类实现 | 第71-73页 |
·GUI 实现 | 第73-74页 |
·本章小结 | 第74-77页 |
第六章 基于人脸识别的考勤系统 | 第77-83页 |
·系统概述 | 第77-79页 |
·编写目的 | 第77页 |
·硬件及软件运行环境 | 第77-78页 |
·系统功能与特点 | 第78-79页 |
·系统实现 | 第79-82页 |
·系统结构 | 第79-80页 |
·附加功能 | 第80-81页 |
·系统界面 | 第81-82页 |
·本章小结 | 第82-83页 |
第七章 总结与展望 | 第83-85页 |
·总结 | 第83-84页 |
·展望 | 第84-85页 |
附录A 流程图 | 第85-87页 |
附录B 数据库表图 | 第87-90页 |
参考文献 | 第90-99页 |
致谢 | 第99-100页 |
攻读学位期间发表的论文与成果 | 第100-102页 |