| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究目的与意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 人脸检测算法概述 | 第10-11页 |
| 1.2.2 人脸特征点定位算法概述 | 第11-13页 |
| 1.3 论文的主要研究成果 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的内容安排 | 第14-15页 |
| 第二章 多姿态人脸检测及姿态估计 | 第15-41页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 多姿态人脸检测框架 | 第15-27页 |
| 2.2.1 Haar-Like特征和积分图 | 第15-17页 |
| 2.2.2 Real Adaboost分类器 | 第17-19页 |
| 2.2.3 级联分类器 | 第19-20页 |
| 2.2.4 多姿态人脸检测模型 | 第20-22页 |
| 2.2.5 人脸检测后处理 | 第22-24页 |
| 2.2.6 实验结果与分析 | 第24-27页 |
| 2.3 人脸姿态估计 | 第27-39页 |
| 2.3.1 LBP特征 | 第27-28页 |
| 2.3.2 LBP旋转不变模式 | 第28页 |
| 2.3.3 LBP等价模式 | 第28-29页 |
| 2.3.4 LBP直方图特征 | 第29页 |
| 2.3.5 随机森林 | 第29-32页 |
| 2.3.6 人脸姿态估计模型 | 第32页 |
| 2.3.7 实验结果与分析 | 第32-39页 |
| 2.4 本章小结 | 第39-41页 |
| 第三章 多姿态人脸特征点定位 | 第41-51页 |
| 3.1 引言 | 第41-42页 |
| 3.2 Explicit Shape Regression (ESR) | 第42-44页 |
| 3.3 Multi-ESR | 第44-45页 |
| 3.4 种对Multi-ESR模型的初始化改进方法 | 第45-46页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第46-50页 |
| 3.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 人脸检测及人脸识别系统 | 第51-60页 |
| 4.1 引言 | 第51页 |
| 4.2 基于图片、视频的实时人脸检测系统 | 第51-57页 |
| 4.2.1 视频播放功能模块 | 第52-53页 |
| 4.2.2 静态图片中的人脸检测模块 | 第53-55页 |
| 4.2.3 视频中的人脸检测模块 | 第55-57页 |
| 4.3 基于人脸识别的实时门禁系统 | 第57-59页 |
| 4.3.1 系统结构 | 第57页 |
| 4.3.2 系统主界面 | 第57-58页 |
| 4.3.3 系统核心设计 | 第58页 |
| 4.3.4 系统性能分析 | 第58-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 总结 | 第60-61页 |
| 5.2 展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第67页 |