| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第11-13页 |
| ·人脸识别技术研究的现状 | 第13-15页 |
| ·研究的主要内容及结构安排 | 第15-17页 |
| ·研究的主要内容 | 第15-16页 |
| ·本文的结构安排 | 第16-17页 |
| 第二章 人脸检测及跟踪的理论与技术 | 第17-35页 |
| ·基于 AdaBoost 的人脸检测及定位 | 第17-21页 |
| ·积分图 | 第17-18页 |
| ·AdaBoost 分类器学习 | 第18-19页 |
| ·级联结构 | 第19-21页 |
| ·基于压缩感知的人脸跟踪算法 | 第21-27页 |
| ·随机测量矩阵的生成 | 第22-23页 |
| ·有效的降维 | 第23-24页 |
| ·分类器构造及更新 | 第24-25页 |
| ·压缩跟踪算法 | 第25-27页 |
| ·人脸图像预处理 | 第27-32页 |
| ·直方图均衡化 | 第27-29页 |
| ·基于 ASEF 滤波器的人眼定位 | 第29-31页 |
| ·图片的旋转校正 | 第31-32页 |
| ·实验结果及分析 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 基于正交化的 LPP 算法的人脸降维 | 第35-51页 |
| ·LPP 算法的基本理论 | 第36-42页 |
| ·LPP 算法的提出 | 第36-37页 |
| ·LPP 算法的原理 | 第37-38页 |
| ·LPP 与 PCA 的关系 | 第38-39页 |
| ·LPP 与 LDA 的关系 | 第39-41页 |
| ·拉普拉斯人脸的构造 | 第41-42页 |
| ·LPP 的正交化 | 第42-47页 |
| ·正交化 LPP 思想的提出 | 第42-43页 |
| ·最优正交基向量的计算 | 第43-45页 |
| ·正交化拉普拉斯人脸的构造 | 第45-46页 |
| ·局部保留能力的判定 | 第46-47页 |
| ·实验结果及分析 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 基于改进的 Gabor 小波变换的人脸特征提取 | 第51-67页 |
| ·Gabor 小波变换理论 | 第51-59页 |
| ·Gabor 小波变换的提出 | 第51-52页 |
| ·Gabor 小波变换数学原理 | 第52-54页 |
| ·Gabor 小波变换滤波器构造 | 第54-57页 |
| ·人脸图像的二维 Gabor 小波特征 | 第57-59页 |
| ·分块二值化加权处理 | 第59-61页 |
| ·子图分块的思想 | 第59-61页 |
| ·二值化加权处理 | 第61页 |
| ·LDA 降维 | 第61-63页 |
| ·分类器设计 | 第63-64页 |
| ·实验结果及分析 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-67页 |
| 第五章 人脸识别应用软件系统设计 | 第67-73页 |
| ·系统结构框图 | 第67页 |
| ·系统模块及算法介绍 | 第67-69页 |
| ·系统界面设计及功能介绍 | 第69-72页 |
| ·注册界面 | 第69-71页 |
| ·识别界面 | 第71-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 结论 | 第73-75页 |
| ·总结 | 第73-74页 |
| ·展望 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第80-81页 |