| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状及发展趋势 | 第11-16页 |
| 1.2.1 基于图像的二维人脸识别 | 第12-13页 |
| 1.2.2 人脸分类识别方法 | 第13-14页 |
| 1.2.3 3D人脸识别 | 第14-15页 |
| 1.2.4 其他局部生物特征识别 | 第15-16页 |
| 1.3 本文的主要研究内容和结构安排 | 第16-18页 |
| 第2章 基于人脸识别的网络身份认证的系统框架 | 第18-26页 |
| 2.1 网络身份认证 | 第18-19页 |
| 2.2 人脸识别系统 | 第19-20页 |
| 2.2.1 传统人脸识别系统 | 第19页 |
| 2.2.2 人脸识别系统面临的攻击 | 第19-20页 |
| 2.3 基于防人脸模板与防假脸攻击的人脸识别系统框架 | 第20-22页 |
| 2.4 几种主流人脸识别算法 | 第22-25页 |
| 2.4.1 主成分分析算法 | 第22-23页 |
| 2.4.2 支持向量机算法 | 第23-24页 |
| 2.4.3 神经网络算法 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 人脸模板保护 | 第26-38页 |
| 3.1 生物特征模板概述 | 第26页 |
| 3.2 生物特征模板保护方法 | 第26-30页 |
| 3.2.1 生物特征哈希法（Biohashing） | 第27-28页 |
| 3.2.2 基于不可逆变换的模板保护方法 | 第28页 |
| 3.2.3 Fuzzy Commitment方法 | 第28-29页 |
| 3.2.4 Fuzzy Extractor方法 | 第29页 |
| 3.2.5 Fuzzy Vault方法 | 第29-30页 |
| 3.3 基于模糊金库的人脸模板保护方案 | 第30-34页 |
| 3.3.1 注册阶段 | 第31-32页 |
| 3.3.2 认证阶段 | 第32-33页 |
| 3.3.3 安全性分析 | 第33-34页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第34-37页 |
| 3.4.1 实验数据设置 | 第34-35页 |
| 3.4.2 仿真实验及结果分析 | 第35-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于噪声的假脸判定方法 | 第38-50页 |
| 4.1 相关研究 | 第38-40页 |
| 4.1.1 基于纹理信息分析的方法 | 第38-39页 |
| 4.1.2 基于运动信息分析的方法 | 第39页 |
| 4.1.3 基于活体信息分析的方法 | 第39-40页 |
| 4.2 基于噪声的视频假脸攻击判定方法 | 第40-45页 |
| 4.2.1 基于视频假脸攻击的噪声分析 | 第40-42页 |
| 4.2.2 假脸视频噪声的提取与分析 | 第42-44页 |
| 4.2.3 噪声视频的特征提取与训练 | 第44-45页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第45-49页 |
| 4.3.1 实验数据设置 | 第45-47页 |
| 4.3.2 仿真实验 | 第47-48页 |
| 4.3.3 实验结果及分析 | 第48-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 5.1 研究总结 | 第50页 |
| 5.2 展望 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 附录 作者在读期间发表的学术论文及参加的科研项目 | 第58页 |