| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-33页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第13-17页 |
| 1.2 自动人脸识别技术的研究现状 | 第17-24页 |
| 1.2.1 自动人脸识别系统概述 | 第17-18页 |
| 1.2.2 国内外研究进展 | 第18-24页 |
| 1.3 非限制性场景下人脸识别的研究综述 | 第24-30页 |
| 1.3.1 快速人脸识别 | 第25-27页 |
| 1.3.2 低分辨率人脸识别 | 第27-29页 |
| 1.3.3 单样本人脸识别 | 第29-30页 |
| 1.4 主要研究内容与章节安排 | 第30-33页 |
| 第2章 基于多尺度聚合通道特征的人脸检测 | 第33-52页 |
| 2.1 引言 | 第33页 |
| 2.2 聚合通道特征 | 第33-35页 |
| 2.3 多尺度聚合通道特征 | 第35-39页 |
| 2.3.1 多尺度Gabor直方图特征 | 第36-39页 |
| 2.3.2 多通道特征的聚合 | 第39页 |
| 2.4 基于迭代训练策略的软级联分类器 | 第39-42页 |
| 2.5 实验与结果分析 | 第42-51页 |
| 2.5.1 基于FDDB数据集的人脸检测率测试 | 第42-45页 |
| 2.5.2基于视频流的实时人脸检测与跟踪实验 | 第45-51页 |
| 2.6 小结 | 第51-52页 |
| 第3章 基于人眼优先拟合的人脸特征点定位与跟踪 | 第52-71页 |
| 3.1 引言 | 第52页 |
| 3.2 人脸特征点定位与跟踪算法的总体框架 | 第52-54页 |
| 3.3 鲁棒高效的人眼跟踪 | 第54-58页 |
| 3.3.1 人眼检测 | 第54-55页 |
| 3.3.2 结合跟踪算法的高效人眼跟踪 | 第55-58页 |
| 3.4 人脸主动外观模型及形状子模型的构建 | 第58-61页 |
| 3.4.1 人脸主动外观模型的构建 | 第58-60页 |
| 3.4.2 人眼及剩余人脸部件形状子模型的构建 | 第60-61页 |
| 3.5 人脸姿态估计模型的构建 | 第61-63页 |
| 3.6 融合人脸偏转角度的人眼特征点优先拟合算法 | 第63-66页 |
| 3.7 实验与结果分析 | 第66-70页 |
| 3.7.1 人脸特征点拟合过程 | 第66-67页 |
| 3.7.2 人脸特征点定位精度测试 | 第67-68页 |
| 3.7.3 基于摄像头视频流的人脸特征点定位与跟踪 | 第68-70页 |
| 3.8 小结 | 第70-71页 |
| 第4章 基于局部融合特征与分层增量树的快速人脸识别算法 | 第71-103页 |
| 4.1 引言 | 第71页 |
| 4.2 人脸局部融合特征的提取 | 第71-77页 |
| 4.2.1 基于多区块合成的中心对称二进制模式 | 第72-76页 |
| 4.2.3 基于人脸特征点定位的局部融合特征提取 | 第76-77页 |
| 4.3 基于分层增量树的人脸识别 | 第77-84页 |
| 4.3.1 分层增量树的构建 | 第78-79页 |
| 4.3.2 分层增量树的检索 | 第79-83页 |
| 4.3.3 分层增量树的学习性能测试 | 第83-84页 |
| 4.4 实验与结果分析 | 第84-101页 |
| 4.4.1 CSLBP-LFF人脸特征参数测试 | 第84-87页 |
| 4.4.2 分层增量树的分类性能测试 | 第87-92页 |
| 4.4.3 快速人脸识别算法的识别率与实时性对比实验 | 第92页 |
| 4.4.4 非限制性场景下基于摄像头实时视频流的快速人脸识别系统 | 第92-97页 |
| 4.4.5 基于快速人脸识别算法的电视节目推荐系统 | 第97-101页 |
| 4.5 小结 | 第101-103页 |
| 第5章 户外场景下低分辨率单样本人脸识别算法 | 第103-132页 |
| 5.1 引言 | 第103页 |
| 5.2 低分辨率单样本人脸识别算法的总体框架 | 第103-105页 |
| 5.3 基于MSRCR算法的人脸图像增强 | 第105-106页 |
| 5.4 统一自适应卷积特征 | 第106-112页 |
| 5.4.1 深度卷积神经网络 | 第107-108页 |
| 5.4.2 基于人脸特征点定位的人脸图像局部区块划分 | 第108-109页 |
| 5.4.3 基于区块划分的统一自适应卷积特征提取 | 第109-112页 |
| 5.5 局部协同融合表观模型 | 第112-116页 |
| 5.5.1 表观模型的构建 | 第112-113页 |
| 5.5.2 表观模型的优化 | 第113-116页 |
| 5.6 实验与结果分析 | 第116-131页 |
| 5.6.1 实验参数设置 | 第116-117页 |
| 5.6.2 UACF特征提取模型参数对人脸识别率的影响分析 | 第117-119页 |
| 5.6.3 区块划分方式对人脸识别率的影响分析 | 第119-131页 |
| 5.7 小结 | 第131-132页 |
| 第6章 结论与展望 | 第132-135页 |
| 6.1 研究总结 | 第132-133页 |
| 6.2 研究展望 | 第133-135页 |
| 致谢 | 第135-136页 |
| 参考文献 | 第136-151页 |
| 附录1 攻读博士学位期间取得的科研成果 | 第151-153页 |
| 附录2 攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第153页 |
