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复杂背景下人脸的检测与识别

第一章 绪论第10-18页
    1.1 人体生物认证技术第10-13页
    1.2 人脸识别第13-15页
        1.2.1 人脸检测与人脸识别的研究内容第13页
        1.2.2 人脸检测与人脸识别的评价标准第13-14页
        1.2.3 人脸检测与人脸识别的技术挑战第14-15页
        1.2.4 人脸检测与人脸识别的实用价值第15页
    1.3 论文的主要研究内容第15-18页
第二章 人脸自动检测综述第18-30页
    2.1 引言第18页
    2.2 人脸检测方法分类第18-28页
        2.2.1 基于知识的方法第19-22页
        2.2.2 基于模板匹配的方法第22-23页
        2.2.3 基于学习的方法第23-28页
        2.2.4 彩色图像的人脸检测第28页
    2.3 本章概述第28-30页
第三章 复杂背景下实时人脸的检测方法第30-48页
    3.1 引言第30页
    3.2 预备知识第30-41页
        3.2.1 AdaBoost 算法第30-33页
        3.2.2 Boost 算法的一个直观解释第33-36页
        3.2.3 算法3.1 的分类误差估计第36-37页
        3.2.4 具有局部互联结构的BP 神经网络反向传播算法数学推导第37-39页
        3.2.5 积分图像方法简介第39-41页
    3.3 人脸检测算法第41-47页
        3.3.1 图像预处理第41-42页
        3.3.2 从局部到整体的人脸检测第42-45页
        3.3.3 实验结果第45-47页
    3.4 本章概述第47-48页
第四章 人脸识别方法综述第48-62页
    4.1 引言第48-49页
    4.2 人脸自动识别研究的历史第49-50页
    4.3 人脸自动识别方法第50-57页
        4.3.1 基于KL 变换的特征脸识别方法第50-52页
        4.3.2 基于几何特征的方法第52-53页
        4.3.3 相关性匹配方法第53-56页
        4.3.4 等强度线法第56-57页
        4.3.5 神经网络方法第57页
    4.4 人脸识别的评价标准第57-59页
        4.4.1 评价标准第57-58页
        4.4.2 性能指标(绪论中也有)第58-59页
    4.5 现有的人脸识别系统的产品介绍第59-60页
    4.6 人脸识别应用领域第60-61页
    4.7 本章概述第61-62页
第五章 基于局部特征分析与最优化匹配的人脸识别算法第62-70页
    5.1 引言第62页
    5.2 算法第62-67页
        5.2.1 图像预处理第62页
        5.2.2 人脸图像特征点定位第62-63页
        5.2.3 利用Gabor 小波提取人脸局部的多尺度特征第63-64页
        5.2.4 局部特征的最优化匹配第64-67页
        5.2.5 人脸匹配识别第67页
    5.3 实验结果和结论第67-68页
        5.3.1 实验结果第67-68页
    5.4 本章概述第68-70页
第六章 人脸光照补偿方法第70-78页
    6.1 引言第70-71页
    6.2 算法第71-75页
        6.2.1 应用同态滤波粗略消除侧光照的影响第71-72页
        6.2.2 图像的小波分解第72-73页
        6.2.3 神经网络的结构和训练第73-75页
    6.3 操作步骤第75-76页
    6.4 实验结果第76-77页
    6.5 本章概述第77-78页
第七章 三维人脸识别简介第78-92页
    7.1 引言第78页
    7.2 三维人脸识别方法简介第78-86页
        7.2.1 基于曲率的方法第79-80页
        7.2.2 基于模型拟合及合成的方法第80-84页
        7.2.3 基于形状表征的方法第84-85页
        7.2.4 其它方法第85-86页
    7.3 3D 人脸数据获取技术第86-91页
    7.4 本章概述第91-92页
参考文献第92-99页
致谢第99-100页
攻读博士期间的学术论文及科研成果第100-101页
博士学位论文摘要第101-103页
Abstract of Dissertation第103页

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