| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究的目的及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 人脸识别技术的国内外研究现状分析 | 第11-13页 |
| 1.3 门禁系统研究现状及发展趋势 | 第13页 |
| 1.4 本文研究的主要内容 | 第13-15页 |
| 第2章 人脸图像预处理及检测研究 | 第15-33页 |
| 2.1 人脸图像预处理 | 第15-19页 |
| 2.2 基于Ada Boost算法的人脸检测研究 | 第19-25页 |
| 2.2.1 Haar矩形特征 | 第19-22页 |
| 2.2.2 分类器设计 | 第22-24页 |
| 2.2.3 级联多层分类器 | 第24-25页 |
| 2.3 基于肤色分割的人脸检测 | 第25-29页 |
| 2.3.1 色彩空间 | 第25-26页 |
| 2.3.2 肤色模型选取 | 第26-27页 |
| 2.3.3 肤色区域分割 | 第27-29页 |
| 2.4 基于肤色和Ada Boost算法融合的人脸检测 | 第29-30页 |
| 2.5 实验结果分析 | 第30-32页 |
| 2.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于SIFT特征匹配的人脸识别算法研究 | 第33-45页 |
| 3.1 SIFT特征提取算法 | 第33-41页 |
| 3.1.1 尺度空间构建 | 第33-35页 |
| 3.1.2 检测尺度空间极值点 | 第35-36页 |
| 3.1.3 特征点精确定位 | 第36-38页 |
| 3.1.4 分配特征点方向 | 第38-40页 |
| 3.1.5 SIFT特征点描述子生成 | 第40-41页 |
| 3.2 SIFT特征点提取算法的改进 | 第41-42页 |
| 3.3 特征点的匹配 | 第42页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第42-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 智能人脸识别系统的设计与实现 | 第45-59页 |
| 4.1 所用系统概述 | 第45-48页 |
| 4.2 开发平台选择 | 第48-49页 |
| 4.3 系统整体设计 | 第49-50页 |
| 4.4 系统软件设计 | 第50-54页 |
| 4.4.1 移动手机端软件设计 | 第50-53页 |
| 4.4.2 嵌入式端软件设计 | 第53页 |
| 4.4.3 后台服务器端软件设计 | 第53-54页 |
| 4.5 实验测试结果分析 | 第54-58页 |
| 4.6 本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |