| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 引言 | 第10页 |
| 1.2 课题的研究背景和意义 | 第10-14页 |
| 1.2.1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第12-14页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第15-16页 |
| 1.4 人脸识别综述 | 第16-18页 |
| 1.4.1 人脸检测 | 第16-17页 |
| 1.4.2 人脸匹配 | 第17-18页 |
| 1.5 论文主要研究内容和章节安排 | 第18-20页 |
| 第二章 深度信息获取算法研究 | 第20-37页 |
| 2.1 摄像机模型 | 第20-25页 |
| 2.1.1 射影几何 | 第20-21页 |
| 2.1.2 极几何 | 第21-22页 |
| 2.1.3 坐标系系统 | 第22-24页 |
| 2.1.4 针孔相机投影模型 | 第24-25页 |
| 2.2 双目测距法 | 第25-31页 |
| 2.2.1 双目测距法的原理 | 第25-26页 |
| 2.2.2 平板标定 | 第26-29页 |
| 2.2.3 双目标定 | 第29-30页 |
| 2.2.4 双目校正 | 第30-31页 |
| 2.3 光测距法 | 第31-34页 |
| 2.3.1 基于飞行时间法（TOF） | 第31-32页 |
| 2.3.2 结构光法 | 第32-34页 |
| 2.3.3 激光散斑（Light Coding） | 第34页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第34-36页 |
| 2.4.1 相机介绍 | 第34-35页 |
| 2.4.2 深度信息获取结果与分析 | 第35-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 深度信息优化算法研究 | 第37-48页 |
| 3.1 原始深度信息 | 第37-38页 |
| 3.2 固定视距下的深度信息优化算法 | 第38-40页 |
| 3.3 非固定视距下的深度信息优化算法 | 第40-47页 |
| 3.3.1 深度信息去除噪声 | 第40-42页 |
| 3.3.2 深度信息孔洞填充 | 第42-44页 |
| 3.3.3 深度信息增强处理 | 第44-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于深度信息的人脸检测算法研究 | 第48-59页 |
| 4.1 基于二维图像的人脸检测方法 | 第48-51页 |
| 4.1.1 基于Haar-AdaBoost分类器的人脸检测 | 第48-50页 |
| 4.1.2 基于肤色的人脸检测 | 第50-51页 |
| 4.2 基于深度信息的人脸检测算法 | 第51-55页 |
| 4.2.1 检测算法分析 | 第51-52页 |
| 4.2.2 检测算法设计 | 第52-53页 |
| 4.2.3 检测算法的步骤与流程 | 第53-55页 |
| 4.3 实验结果和分析 | 第55-58页 |
| 4.3.1 算法运行效果 | 第55-56页 |
| 4.3.2 算法测试 | 第56-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 人脸匹配算法研究 | 第59-70页 |
| 5.1 SIFT算法 | 第59-63页 |
| 5.1.1 SIFT算法步骤 | 第59-62页 |
| 5.1.2 SIFT算法优点 | 第62-63页 |
| 5.2 SURF算法 | 第63-65页 |
| 5.2.1 SURF算法步骤 | 第63-65页 |
| 5.2.2 SURF算法与SIFT算法比较 | 第65页 |
| 5.3 基于SURF算法的人脸匹配实验 | 第65-69页 |
| 5.3.1 人脸目标自匹配 | 第66-67页 |
| 5.3.2 错误人脸目标匹配 | 第67-69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 总结与展望 | 第70-72页 |
| 总结 | 第70-71页 |
| 展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |