| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-15页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-12页 |
| ·基于几何特征的方法 | 第8-9页 |
| ·基于统计特征的方法 | 第9-10页 |
| ·基于机器学习的方法 | 第10-12页 |
| ·常用人脸数据库及人脸识别的性能评价 | 第12-13页 |
| ·常用人脸数据库 | 第12-13页 |
| ·人脸识别的性能评价 | 第13页 |
| ·本文研究内容及创新点 | 第13-14页 |
| ·论文主要工作及结构安排 | 第14-15页 |
| 第2章 基于 VFW 的视频采集系统 | 第15-21页 |
| ·VIDEO FOR WINDOWS (VFW) 概述 | 第15-18页 |
| ·video for windows (VFW)简介 | 第15-16页 |
| ·模块组成和 VFW.h 头文件 | 第16-17页 |
| ·AVIcap 捕获窗口 | 第17-18页 |
| ·视频采集的结构流程 | 第18-19页 |
| ·视频采集实现 | 第19-21页 |
| 第3章 基于肤色提取的人脸检测定位 | 第21-37页 |
| ·人脸检测技术 | 第21-23页 |
| ·人脸检测技术的研究及意义 | 第21页 |
| ·人脸检测方法 | 第21-23页 |
| ·基于肤色提取的人脸检测 | 第23-27页 |
| ·色彩空间及肤色模型 | 第23-26页 |
| ·基于 YCbCr 色彩空间的肤色分割 | 第26-27页 |
| ·人脸图像预处理 | 第27-33页 |
| ·图像处理技术 | 第27-30页 |
| ·形态学滤波的处理方法 | 第30-33页 |
| ·初步定位人脸区域 | 第33-34页 |
| ·积分投影法 | 第33页 |
| ·利用投影分析初步定位人脸位置 | 第33-34页 |
| ·人脸校正 | 第34-37页 |
| ·嘴唇定位 | 第34页 |
| ·准确定位人脸区域 | 第34-37页 |
| 第4章 基于 HOG 特征的人脸识别算法 | 第37-46页 |
| ·基于 HOG 特征的弹性图匹配算法 | 第37-39页 |
| ·HOG 描述符 | 第37页 |
| ·算法实现 | 第37-38页 |
| ·建立面部模型和自动标定特征点 | 第38-39页 |
| ·算法优化 | 第39-40页 |
| ·优化理论 | 第39-40页 |
| ·权值的选取 | 第40页 |
| ·实验数据及来源 | 第40-41页 |
| ·实验过程及结果 | 第41-45页 |
| ·基于 ORL 人脸数据库 | 第41-43页 |
| ·基于 FERET 人脸数据库 | 第43-45页 |
| ·实验结论 | 第45-46页 |
| 第5章 人脸识别系统的设计与实现 | 第46-65页 |
| ·VISUAL C++和 MATLAB 的混合编程 | 第46-48页 |
| ·混合编程环境的搭建 | 第46-47页 |
| ·Visual C++程序编译链接过程 | 第47-48页 |
| ·软硬件环境和设备 | 第48-49页 |
| ·硬件设备 | 第48页 |
| ·软件环境 | 第48-49页 |
| ·系统流程图 | 第49-50页 |
| ·系统设计 | 第50-52页 |
| ·系统的实现 | 第52-65页 |
| 总结与展望 | 第65-67页 |
| 总结 | 第65页 |
| 展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 在读期间发表论文 | 第71页 |
