| 摘要 | 第8-10页 |
| abstract | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 人脸活体检测 | 第13-14页 |
| 1.2.2 眼球跟踪 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 预处理模块 | 第18-23页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 中值滤波 | 第18-19页 |
| 2.3 灰度变换 | 第19-20页 |
| 2.4 图像的缩放 | 第20页 |
| 2.5 图像格式的转换 | 第20-21页 |
| 2.6 图像平滑 | 第21页 |
| 2.7 直方图均衡化 | 第21-22页 |
| 2.8 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 眼球中心点定位模块 | 第23-32页 |
| 3.1 引言 | 第23页 |
| 3.2 瞳孔检测原理 | 第23-24页 |
| 3.3 人脸检测 | 第24-25页 |
| 3.4 图像预处理 | 第25-26页 |
| 3.4.1 缩小处理范围 | 第25-26页 |
| 3.4.2 图像增强 | 第26页 |
| 3.5 人眼定位 | 第26-27页 |
| 3.6 瞳孔中心点定位 | 第27-29页 |
| 3.6.1 图像二值化处理 | 第27-28页 |
| 3.6.2 形态学处理 | 第28页 |
| 3.6.3 区域投影 | 第28-29页 |
| 3.6.4 瞳孔的精确定位 | 第29页 |
| 3.7 实验结果与分析 | 第29-31页 |
| 3.7.1 算法检测时间对比 | 第29-30页 |
| 3.7.2 在光照不同条件下的鲁棒性测试 | 第30-31页 |
| 3.8 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 活体检测与人脸识别模块 | 第32-45页 |
| 4.1 引言 | 第32页 |
| 4.2 相对位移法 | 第32-33页 |
| 4.2.1 相对位移法的介绍 | 第32页 |
| 4.2.2 相对位移法的主要流程 | 第32-33页 |
| 4.3 Adaboost算法 | 第33-36页 |
| 4.3.1 Adaboost算法介绍 | 第33-34页 |
| 4.3.2 Adaboost算法的主要特征 | 第34页 |
| 4.3.3 Adaboost算法描述 | 第34-36页 |
| 4.4 SIFT算法 | 第36-43页 |
| 4.4.1 尺度空间的极值点检测 | 第37-39页 |
| 4.4.2 关键点定位 | 第39-41页 |
| 4.4.3 确定关键点的主方向 | 第41-42页 |
| 4.4.4 关键点的特征描述 | 第42页 |
| 4.4.5 特征点匹配 | 第42-43页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第43-44页 |
| 4.5.1 相对位移法的准确率 | 第43页 |
| 4.5.2 人脸识别算法识别率对比 | 第43-44页 |
| 4.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 活体检测与人脸识别软件 | 第45-58页 |
| 5.1 引言 | 第45-46页 |
| 5.2 开发环境介绍 | 第46-49页 |
| 5.2.1 Visual Studio 2010 简介 | 第46页 |
| 5.2.2 OpenCV简介 | 第46-48页 |
| 5.2.3 MFC简介 | 第48-49页 |
| 5.3 活体检测系统 | 第49-53页 |
| 5.3.1 系统菜单页面 | 第49-50页 |
| 5.3.2 静态图像处理 | 第50页 |
| 5.3.3 图像处理 | 第50-51页 |
| 5.3.4 视频图像处理 | 第51-53页 |
| 5.4 人脸识别系统 | 第53-56页 |
| 5.4.1 人脸和五官检测 | 第53-55页 |
| 5.4.2 人脸识别 | 第55-56页 |
| 5.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 总结 | 第58页 |
| 6.2 展望 | 第58-59页 |
| 6.3 本章小结 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 附录 | 第64页 |