| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1．1 引言 | 第9-10页 |
| 1．2 自动人脸识别系统简介 | 第10-12页 |
| 1．3 人脸识别的应用背景 | 第12-13页 |
| 1．4 人脸识别研究的历史和进展 | 第13-15页 |
| 1．5 本文的研究内容 | 第15-16页 |
| 2 基于人脸识别的身份查询原型系统的设计 | 第16-25页 |
| 2．1 身份查询系统需求和功能分析 | 第16-19页 |
| 2．1．1 需求分析 | 第16-17页 |
| 2．1．2 功能分析 | 第17-19页 |
| 2．2 系统的组成结构和工作流程 | 第19-21页 |
| 2．2．1 系统的结构框图 | 第19页 |
| 2．2．2 系统的结构和功能 | 第19-20页 |
| 2．2．3 系统的工作流程 | 第20-21页 |
| 2．3 系统实现的关键技术分析 | 第21-24页 |
| 2．4 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 人脸图像的预处理 | 第25-31页 |
| 3．1 彩色图像转化为灰度图像 | 第25页 |
| 3．2 人脸图像的几何预处理 | 第25-26页 |
| 3．3 人脸图像的灰度预处理 | 第26-29页 |
| 3．3．1 直方图均衡化 | 第26-27页 |
| 3．3．2 光照校正 | 第27-28页 |
| 3．3．3 照度校正 | 第28-29页 |
| 3．4 预处理试验 | 第29-30页 |
| 3．5 本章小结 | 第30-31页 |
| 4 人脸检测和眼球定位技术研究和开发 | 第31-45页 |
| 4．1 人脸检测方法简介 | 第31页 |
| 4．2 基于Adaboost的人脸检测和眼球定位 | 第31-44页 |
| 4．2．1 矩形特征 | 第32-34页 |
| 4．2．2 积分图像 | 第34-35页 |
| 4．2．3 基于Adaboost统计学习方法的层叠分类器 | 第35-39页 |
| 4．2．4 人脸检测层叠分类器的构建 | 第39-41页 |
| 4．2．5 人眼检测层叠分类器的构建 | 第41-44页 |
| 4．3 本章小结 | 第44-45页 |
| 5 人脸识别模块技术方案的确定 | 第45-59页 |
| 5．1 人脸识别方法综述和评价 | 第45-47页 |
| 5．2 人脸识别模块技术方案的确定 | 第47-49页 |
| 5．3 基于LDA的人脸识别算法 | 第49-56页 |
| 5．3．1 算法的基本原理 | 第49-50页 |
| 5．3．2 基于LDA的人脸识别 | 第50-56页 |
| 5．4 基于LDA的人脸识别系统 | 第56页 |
| 5．5 人脸识别和距离准则 | 第56-57页 |
| 5．6 测试 | 第57-58页 |
| 5．7 本章小结 | 第58-59页 |
| 6 基于人脸识别的身份查询原型系统的开发实现 | 第59-65页 |
| 6．1 系统的开发实现 | 第59-63页 |
| 6．2 系统性能的测试 | 第63页 |
| 6．3 本章小结 | 第63-65页 |
| 7 结论和展望 | 第65-67页 |
| 7．1 结论 | 第65页 |
| 7．2 展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 附录A 一些常见的公共人脸图像库 | 第71-72页 |
| 附录B FDIB人脸图像库中部分示例 | 第72-73页 |
| 附录C 自建人脸图像库中部分脸像 | 第73-74页 |
| 附录D 第一届中国生物特征识别竞赛(BVC2004)公布的人脸识别评测结果 | 第74-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第75页 |
| 攻读硕士学位期间参与的研究项目 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 大连理工大学学位论文版权使用授权书 | 第77页 |