| 1 绪论 | 第1-13页 |
| ·论文背景 | 第7-8页 |
| ·人脸识别问题的提出 | 第7页 |
| ·人脸识别的研究现状 | 第7-8页 |
| ·人脸识别的研究内容及难点 | 第8-9页 |
| ·研究内容 | 第8-9页 |
| ·人脸识别的难点 | 第9页 |
| ·人脸识别的应用 | 第9-10页 |
| ·人脸数据库 | 第10-11页 |
| ·本文的主要工作 | 第11-13页 |
| 2 人脸识别技术综述 | 第13-25页 |
| ·人脸检测方法综述 | 第13-19页 |
| ·人脸特征 | 第14-15页 |
| ·肤色区域分割与人脸验证的方法 | 第15-16页 |
| ·基于启发式模型的检测方法 | 第16页 |
| ·基于统计模型的检测方法 | 第16-19页 |
| ·特征提取与识别方法综述 | 第19-23页 |
| ·基于几何特征的识别方法 | 第19-20页 |
| ·基于统计的识别方法 | 第20-22页 |
| ·基于连接机制的识别方法 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 3 基于肤色分割与多关联模板匹配的人脸检测算法 | 第25-41页 |
| ·基本原理 | 第25页 |
| ·肤色建模理论基础 | 第25-30页 |
| ·色彩空间的选择 | 第25-27页 |
| ·肤色建模的两个关键技术 | 第27-30页 |
| ·肤色分割 | 第30-31页 |
| ·肤色分割流程 | 第30页 |
| ·肤色分割实验结果 | 第30-31页 |
| ·肤色二值图像的预处理 | 第31-33页 |
| ·形态学处理 | 第31-32页 |
| ·去掉非人脸区域 | 第32页 |
| ·框出可能人脸区域 | 第32-33页 |
| ·多关联模板匹配算法 | 第33-36页 |
| ·模板的生成 | 第33-35页 |
| ·匹配算法 | 第35页 |
| ·算法流程与实现 | 第35-36页 |
| ·实验结果与分析 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 4 人脸特征提取与识别算法及其实现 | 第41-63页 |
| ·基于线性投影分析的特征提取 | 第41-49页 |
| ·PCA(特征脸)方法 | 第41-48页 |
| ·Fisher线性鉴别分析 | 第48-49页 |
| ·基于核方法的特征提取 | 第49-53页 |
| ·KPCA方法 | 第50-52页 |
| ·KFDA方法 | 第52-53页 |
| ·基于完备KFDA的特征提取算法及其实现 | 第53-61页 |
| ·一种新的KFDA两阶段算法框架：KPCA+FDA | 第53-54页 |
| ·最优鉴别矢量的提取 | 第54-58页 |
| ·算法实现 | 第58-59页 |
| ·实验结果与分析 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 5 人脸检测识别的软件实现 | 第63-67页 |
| ·人脸检测功能及其界面 | 第63-65页 |
| ·人脸识别功能及其界面 | 第65-67页 |
| 总结与展望 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |