| 论文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 目录 | 第8-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| ·研究背景和意义 | 第12-16页 |
| ·研究背景 | 第12页 |
| ·不同生物识别技术的比较 | 第12-13页 |
| ·人脸作为识别生物特征的优势与不足 | 第13-14页 |
| ·研究意义 | 第14-16页 |
| ·人脸检测与识别的发展现状与难点 | 第16-17页 |
| ·人脸检测与识别的发展现状 | 第16-17页 |
| ·人脸检测与识别的研究难点 | 第17页 |
| ·本文的主要工作与内容安排 | 第17-19页 |
| ·本文的主要工作 | 第17-18页 |
| ·本文的内容安排 | 第18-19页 |
| 第2章 人脸检测常用算法回顾 | 第19-25页 |
| ·基于知识规则的人脸检测算法 | 第19-20页 |
| ·基于特征不变量的人脸检测算法 | 第20-21页 |
| ·基于模板匹配的人脸检测算法 | 第21-22页 |
| ·基于统计学习的人脸检测算法 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 人脸识别常用算法回顾 | 第25-30页 |
| ·基于几何特征的人脸识别算法 | 第25-26页 |
| ·基于子空间分析的人脸识别算法 | 第26-27页 |
| ·基于模板匹配（静态匹配和弹性匹配）人脸识别算法 | 第27页 |
| ·基于弹性图匹配的人脸识别算法 | 第27-28页 |
| ·基于神经网络的人脸识别算法 | 第28页 |
| ·基于隐马尔可夫模型的人脸识别算法 | 第28-29页 |
| ·基于三维模型的人脸识别算法 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 基于肤色信息的快速人脸检测算法 | 第30-50页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·人脸检测常用的颜色空间 | 第30-35页 |
| ·RGB 颜色空间 | 第31页 |
| ·标准化rgb 颜色空间 | 第31页 |
| ·HSV 颜色空间 | 第31-33页 |
| ·YUV 颜色空间 | 第33页 |
| ·YIQ 颜色空间 | 第33-34页 |
| ·YC_bC_r 颜色空间 | 第34页 |
| ·YC_gC_r 颜色空间 | 第34-35页 |
| ·基于YC'_gC'_r颜色空间肤色模型研究及建立 | 第35-40页 |
| ·肤色模型概述 | 第35-36页 |
| ·颜色空间选择 | 第36-38页 |
| ·肤色模型构建 | 第38-40页 |
| ·肤色区域分割 | 第40-43页 |
| ·自适应光线补偿 | 第40-42页 |
| ·肤色区域提取 | 第42-43页 |
| ·人脸候选区域 | 第43-46页 |
| ·肤色区域图像预处理 | 第44-45页 |
| ·连通区域分析 | 第45-46页 |
| ·人脸特征分析及人脸验证 | 第46-47页 |
| ·实验结果及分析 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第5章 基于线性子空间的人脸识别算法 | 第50-70页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·基于 PCA 的人脸识别算法 | 第50-58页 |
| ·PCA 算法的基本原理 | 第50-51页 |
| ·1D-PCA 人脸识别算法 | 第51-53页 |
| ·2D-PCA 人脸识别算法 | 第53-54页 |
| ·基于加权(2D)~2-PCA 人脸识别算法 | 第54-56页 |
| ·实验结果及分析 | 第56-58页 |
| ·基于 LDA 的人脸识别算法 | 第58-66页 |
| ·LDA 算法的基本原理 | 第58-59页 |
| ·1D-LDA 人脸识别算法 | 第59-61页 |
| ·2D-LDA 人脸识别算法 | 第61-63页 |
| ·(2D)~2-LDA 人脸识别算法 | 第63-65页 |
| ·实验结果及分析 | 第65-66页 |
| ·利用 Gabor 小波变换解决人脸小样本问题的人脸识别算法 | 第66-69页 |
| ·Gabor+(2D)~2-LDA 人脸识别算法 | 第67-68页 |
| ·实验结果及分析 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第6章 总结与展望 | 第70-72页 |
| ·总结 | 第70-71页 |
| ·展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 研究生期间发表论文 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79页 |