| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-22页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第8-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-18页 |
| ·人脸检测研究概述 | 第10-14页 |
| ·人脸识别研究概述 | 第14-18页 |
| ·人脸识别系统的基本结构及性能评价 | 第18-20页 |
| ·论文主要工作及结构安排 | 第20-22页 |
| ·本文的主要工作 | 第20-21页 |
| ·本文的章节安排 | 第21-22页 |
| 第二章 人脸图像预处理 | 第22-30页 |
| ·颜色空间 | 第22-24页 |
| ·图像光照预处理 | 第24-26页 |
| ·图像去噪处理 | 第26-27页 |
| ·图像几何归一化处理 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于肤色分割与 Adaboost 算法的人脸检测 | 第30-49页 |
| ·基于 YCbCr 色彩空间的肤色分割 | 第30-32页 |
| ·Adaboost 算法概述 | 第32-39页 |
| ·Adaboost 算法的基本原理 | 第32页 |
| ·矩形特征与积分图 | 第32-35页 |
| ·弱分类器设计 | 第35-36页 |
| ·瀑布型级联分类器 | 第36-38页 |
| ·人脸检测 | 第38-39页 |
| ·基于 Adaboost 算法人脸检测的改进 | 第39-42页 |
| ·改进 Adaboost 算法训练强分类器 | 第40-41页 |
| ·自适应移动步长搜索 | 第41-42页 |
| ·实验结果与分析 | 第42-48页 |
| ·肤色分割实验结果 | 第43-44页 |
| ·人脸检测实验结果 | 第44-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于 LDP 特征的人脸识别 | 第49-64页 |
| ·LBP 算法基本原理 | 第49-52页 |
| ·基本的 LBP 算法 | 第49-50页 |
| ·LBP 的扩展和演化 | 第50-52页 |
| ·LDP 算法基本原理 | 第52-55页 |
| ·主方向归一化 LDP 算法 | 第55页 |
| ·基于分块加权 LDP 的人脸特征提取 | 第55-57页 |
| ·人脸 LDP 直方图特征相似度计算 | 第57-58页 |
| ·最近邻分类器 | 第58-59页 |
| ·实验结果与分析 | 第59-63页 |
| ·FERET 人脸库实验 | 第59-62页 |
| ·ORL 人脸库实验 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 视频人脸识别系统的设计与实现 | 第64-72页 |
| ·系统关键技术 | 第64-67页 |
| ·DirectShow 简介 | 第64-65页 |
| ·Intel OpenCV 简介 | 第65-67页 |
| ·人脸识别系统设计 | 第67-70页 |
| ·系统功能模块设计 | 第67-69页 |
| ·数据库设计 | 第69-70页 |
| ·人脸识别系统实现 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
| ·工作总结 | 第72页 |
| ·展望未来 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 攻读硕士期间公开发表(录用)论文 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |