| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 人脸复原与识别问题及求解方法国内外研究现状 | 第11-19页 |
| 1.2.1 人脸图像复原问题国内外研究现状及问题描述 | 第11-12页 |
| 1.2.2 人脸图像复原问题求解方法研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.3 人脸图像识别问题国内外研究现状及问题描述 | 第15-17页 |
| 1.2.4 人脸图像识别问题求解方法的研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3 课题的来源及研究内容 | 第19-21页 |
| 1.3.1 课题来源 | 第19页 |
| 1.3.2 课题的主要研究内容和结构 | 第19-21页 |
| 第2章 人脸图像复原和识别基础知识 | 第21-27页 |
| 2.1 人脸图像退化模型 | 第21-22页 |
| 2.2 人脸识别的一般计算模型 | 第22-24页 |
| 2.3 图像质量评价 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于 DCT 的超低分辨率人脸复原 | 第27-39页 |
| 3.1 DCT 变换方法概述 | 第27-28页 |
| 3.1.1 DCT 变换的压缩数据原理 | 第27-28页 |
| 3.1.2 DCT 变换系数概述 | 第28页 |
| 3.2 基于 DCT 变换的图像复原 | 第28-31页 |
| 3.3 基于 DCT 变换的人脸复原算法改进 | 第31-34页 |
| 3.4 改进后的算法在超低分辨率人脸复原中的实现 | 第34-35页 |
| 3.5 实验结果 | 第35-37页 |
| 3.6 本章小结 | 第37-39页 |
| 第4章 基于多块局部二值模式特征和眼睛定位的脸部检测 | 第39-50页 |
| 4.1 多块局部二值模式(MB-LBP)特征 | 第39-42页 |
| 4.1.1 局部二值模式(LBP) | 第39-40页 |
| 4.1.2 多块局部二值模式特征 | 第40-42页 |
| 4.2 Adaboost 分类算法 | 第42-44页 |
| 4.2.1 Adaboost 算法概述 | 第42-43页 |
| 4.2.2 Adaboost 算法构造流程 | 第43-44页 |
| 4.3 基于改进的模板匹配的人眼定位 | 第44-45页 |
| 4.4 结合眼睛定位的级联分类器构造 | 第45-46页 |
| 4.5 实验结果 | 第46-48页 |
| 4.6 本章小结 | 第48-50页 |
| 第5章 基于多块局部二值模式特征的人脸识别 | 第50-55页 |
| 5.1 人脸归一化 | 第50-51页 |
| 5.2 MB-LBP 算子统计 | 第51-52页 |
| 5.3 人脸特征分类与学习 | 第52-53页 |
| 5.4 实验结果 | 第53-54页 |
| 5.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-62页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
