| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 引言 | 第8-14页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 研究的内容及目标 | 第12-13页 |
| 1.4 本章小结 | 第13-14页 |
| 第2章 人脸识别中的相关技术简介 | 第14-27页 |
| 2.1 人脸远距离识别技术简介 | 第14-15页 |
| 2.2 人脸远距离识别的通用框架和难点 | 第15-19页 |
| 2.2.1 人脸远距离识别的通用框架 | 第15-16页 |
| 2.2.2 人脸远距离识别的难点 | 第16-19页 |
| 2.3 远距离超分辨率图像恢复 | 第19-21页 |
| 2.4 人脸检测与配准 | 第21-24页 |
| 2.4.1 人脸检测 | 第21-22页 |
| 2.4.2 人脸检测配准 | 第22-24页 |
| 2.4.3 人脸远距离识别的方法 | 第24页 |
| 2.5 人脸识别中的光照处理 | 第24-26页 |
| 2.6 人脸识别的应用 | 第26页 |
| 2.7 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 远距离人脸识别系统的需求分析 | 第27-33页 |
| 3.1 需求分析 | 第27-30页 |
| 3.1.1 人脸远距离识别的功能需求分析 | 第27-28页 |
| 3.1.2 算法需求分析 | 第28页 |
| 3.1.3 系统主要的功能模块 | 第28-29页 |
| 3.1.4 人脸远距离识别的功能指标 | 第29-30页 |
| 3.2 人脸识别的流程 | 第30-32页 |
| 3.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 人脸远距离识别的设计与实现 | 第33-40页 |
| 4.1 系统基于深度学习和稀疏表示的人脸识别算法设计 | 第33-34页 |
| 4.1.1 稀疏表示人脸识别算法基本流程 | 第33-34页 |
| 4.1.2 利用VGFace提取人脸特征 | 第34页 |
| 4.1.3 稀疏表示算法的优点 | 第34页 |
| 4.2 系统的设计 | 第34-37页 |
| 4.2.1 人脸识别模块的主要功能 | 第34-36页 |
| 4.2.2 人脸实时监控系统 | 第36-37页 |
| 4.3 原型系统的实现 | 第37-39页 |
| 4.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第5章 系统的测试与结果分析 | 第40-47页 |
| 5.1 系统的性能测试 | 第40-41页 |
| 5.2 多变化鲁棒对比试验 | 第41-44页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第44-46页 |
| 5.3.1 人脸检测实验 | 第44-45页 |
| 5.3.2 人脸识别实验 | 第45-46页 |
| 5.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第6章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 致谢 | 第52页 |