| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第8-11页 |
| 1.2 人脸识别技术及发展综述 | 第11-14页 |
| 1.2.1 影响人脸识别主要的性能指标 | 第12页 |
| 1.2.2 影响人脸识别性能的因素 | 第12-14页 |
| 第二章 传统人脸识别技术综述 | 第14-28页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 人脸识别经典算法一：特征脸方法(Eigenface) | 第14-16页 |
| 2.3 人脸识别经典算法二：局部二值模式(LBP) | 第16-20页 |
| 2.4 人脸识别经典算法三：线性判别分析(LDA) | 第20-28页 |
| 第三章 凸包算法的改进与实验 | 第28-40页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 凸包算法的分析 | 第28-31页 |
| 3.3 旋转卡壳凸包搜索算法的实现和改进 | 第31-36页 |
| 3.3.1 旋转卡壳凸包搜索算法的实现 | 第31-32页 |
| 3.3.2 旋转卡壳凸包算法改进 | 第32-36页 |
| 3.4 与现有算法的实验比较及分析 | 第36-40页 |
| 第四章 改进的凸包算法在人脸识别中的应用与分析 | 第40-46页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 筛点双向旋转卡壳算法应用于人脸识别分类 | 第40-42页 |
| 4.3 阈值的产生及分析 | 第42-45页 |
| 4.4 实验分析及结论 | 第45-46页 |
| 第五章 凸包算法在三维人脸识别中的扩展研究 | 第46-50页 |
| 5.1 引言 | 第46页 |
| 5.2 三维图像的提取方法：正弦光栅投影 | 第46-47页 |
| 5.3 凸包算法在三维人脸图像识别中的实现 | 第47-50页 |
| 第六章 工作总结及展望 | 第50-52页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第50页 |
| 6.2 研究展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |
| 攻读硕士研究生期间所发表论文 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
